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社区需求与资源:社区对话的计算分析
借助先进的自然语言处理方法,通过社交媒体对话的认知数据,识别、提取和分类社区需求和资产的任务呈现了挑战,进而填补了目前文献中关于社区成员如何讨论社区需求和资产的计算分析研究空白。通过对来自 Reddit 的 3,511 个对话进行众包注释,
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4 months ago
Twitter 上预测不健康对话的哈希化方法
使用在大规模的 Twitter 语料库上预训练并在我们任务上进行微调的基于注意力机制的 BERT 架构,有效地进行对社交媒体对话中的个人攻击和逻辑偏离行为的预测,此模型相较于我们作为基准所使用的 LSTM 模型表现出明显的优势。此外,通过综
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8 months ago
WSDM
数字化 “回声室” 之外:观点多样性在政治讨论中的作用
本研究通过两种观点度量值(表征和分裂)分析了社交媒体上有关夏令时和移民两个话题的讨论,发现相较于夏令时,移民话题的观点多样性得分更低,且支持移民的声音常常面临到反对之声的压制,反对移民的声音在如同 “回声壳体” 的封闭空间内独自存在。
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2 years ago
运用序列分类器的社交媒体言论感情态度分类
研究论述了针对社交媒体中的谣言态度进行分类的方法,通过使用时序分类器,利用社交媒体交互或对话线程中固有的话语特征来评估其表现,结果显示出这种分类器对于特定的观点判断要比非时序分类器更为准确,LSTM 分类器的性能最佳,数据集和观点类型均表现
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7 years ago
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