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新闻来源可信度评估：一个 Reddit 案例研究
社交媒体平台时代，识别在线内容的可信度对于打击错误信息至关重要。我们提出了 CREDiBERT（使用双向编码器从转换器进行可信度评估），这是一个针对 Reddit 提交的可信度评估模型，重点关注政治话语。我们采用半监督训练方法，利用 Red
PDF5 months ago
IndiVec: 大型语言模型在细粒度偏见指标检测中的应用探索
该研究聚焦于媒体偏见检测，在当前影响个体态度和观点的社交媒体平台时代至关重要。与以往依赖特定数据集训练的模型相比，该研究提出了一种基于大型语言模型的通用偏见检测框架 IndiVec，在不同领域数据上表现出了出色的适应性和可解释性。
PDF5 months ago
ACLViLexNorm：越南社交媒体文本的词汇规范化语料库
首次引入越南词汇规范化任务的越南词汇规范化 (ViLexNorm) 语料库包括超过 10,000 对句子，经过人工注释，来自越南最流行社交媒体平台的公开评论，并验证了其在 NLP 任务中的积极影响。
PDF5 months ago
知识蒸馏抽象中的信心保持性质
社交媒体平台通过检测帖子和评论的有害内容来防止恶意活动，为此，它们采用大规模的深度神经网络语言模型进行情感分析和内容理解。为了克服模型复杂、参数众多的缺点，行业专家采用了知识蒸馏压缩技术，其中训练了一个蒸馏模型以复制原始模型的分类行为。本研
PDF6 months ago
图像安全维护：使用条件视觉语言模型推理和逆向遮蔽危险内容
社交媒体平台通过使用人工智能和人工审核，模糊分享危险内容的图像以提高用户安全性，研究了图像模糊的理由和最小化模糊的方法，并通过实验证明了所提出方法的有效性。
PDF6 months ago
整合对抗仇恨言论的策略 —— 利用说服对话
社交媒体平台上存在大量的仇恨评论。我们提出了一种用于生成反驳仇恨评论的可控策略的方法，并通过特征控制响应生成，研究了鼓励长期解决方案的可行性。
PDF6 months ago
MATK：Meme 分析工具包
社交媒体平台的兴起带来了一个被称为 “迷因” 的新数字文化。迷因结合了视觉和文字，可以对社会和文化问题的公众意见产生强烈影响。为了填补当前在这个领域缺乏公平基准和设置的单一库的空白，我们介绍了 Meme Analytical Tool Ki
PDF7 months ago
印度 - 雅利安语言中的仇恨言论和冒犯内容检测：基于 LSTM 和 Transformers 的对抗
该研究在五种不同语言中展开了对仇恨言论的广泛比较分析，使用多种预训练模型评估其在这些语言中识别仇恨言论的性能，并为多语言环境下构建强大的仇恨言论检测系统提供了有益的见解。
PDF7 months ago
了解社交媒体对气候变化的观点
通过社交媒体平台，研究了真实世界事件对社交媒体上个体对气候变化相关主题的观点的影响，包括社群检测、情感分析和话题建模等方面的研究。
PDF7 months ago
Reddit 学术社区中与压力相关的帖子的检测与分析
通过自然语言处理和机器学习分类器，本研究以 Reddit 学术社群为对象，检测和分析与压力相关的帖子，发现 Bag of Words 与 Logistic Regression 分类器结合在压力检测上效果最佳，准确率达到 77.78%，F1
PDF7 months ago
旅游领域多语言社交内容的最佳分析策略
社交媒体平台在各领域的日益影响，包括旅游业，凸显了有效且自动化的自然语言处理（NLP）方法对这一宝贵资源的需求。在这项工作中，我们评估和比较了针对旅游领域中常见的 3 个 NLP 任务（情感分析、命名实体识别和细粒度主题概念提取）的几种 f
PDF8 months ago
EMNLP通过情感反应生成对抗错误信息
社交媒体平台上的信息错误传播对公共健康、社会凝聚力以及最终的民主构成了重大威胁。本文介绍了 VerMouth，这是第一个包括大约 1.2 万个声称 - 回应对的大规模数据集，涵盖了社交媒体风格和基本情感等两个在信息错误的可信度和传播中具有重
PDF8 months ago
EMNLP基于潜在特征的数据划分方法改善泛化评估：仇恨言论检测案例研究
通过对现有数据集的新的训练 - 测试分割，我们挑战了仅基于目标和关键词训练、评估仅考虑训练和测试数据之间的分布变化的仇恨言论模型。我们提出了两种分割变体，并使用四个预训练模型应用于两个数据集，揭示了模型在潜在空间中的盲点上的灾难性失败。进一
PDF8 months ago
诱导政治偏见使语言模型预测党派对争议的反应
通过使用大规模语言模型（LLMs）来准确解读和预测政治偏见在社交媒体平台上充斥的政治性讨论，本研究创新性地采用了一个指导调整的 LLM，以反映一系列政治意识形态。我们提出了一个综合的分析框架，包括党派偏见差异评估和党派倾向预测，以评估模型在
PDF8 months ago
网络用户攻击行为调查：社交媒体平台上的内容检测与行为分析
社交媒体平台的兴起导致了网络攻击行为的增加，其中包括网络欺凌、在线骚扰和冒犯性和仇恨言论的传播。这篇论文通过分析定义的多样性并提出统一的网络攻击定义，深入研究了攻击性内容检测和攻击性用户行为分析领域，揭示了将社会学见解与计算技术相结合以预防
PDF8 months ago
识别社区媒体发布的使用、滥用和成瘾的自我披露
为了更有效地预防意外的阿片类药物过量，医务人员需要强大且及时的工具来有效识别患者的风险，本研究通过 Reddit 这类社区平台中的自述信息，构建了一个中等规模的含有 2500 条与阿片类药物相关的帖子语料库，对这些帖子进行了分阶段的注释，并
PDF8 months ago
利用 Dropout-GAN 进行社交媒体机器人检测
利用生成对抗网络（GAN）的方法来检测社交媒体平台上的机器人活动，克服模式崩溃问题，通过将多个鉴别器与一个生成器训练并解耦鉴别器以进行社交媒体机器人检测，利用生成器进行数据增强，我们的方法在分类准确性方面优于该领域的最先进技术。我们还展示了
PDF8 months ago
使用轴嵌入的两阶段分类器进行选战负面情绪检测：以 2021 年伊朗总统选举期间政治用户的推文为案例研究
通过两个机器学习模型的优势相结合，我们提出了一个混合模型来检测竞选负面情绪，利用推特等社交媒体平台的数据分析候选人和政党的策略。通过分析 50 位政治用户在伊朗总统选举前一年内发布的 5,100 条推文，我们的最佳模型（RF-RF）在宏观
PDF8 months ago
AMIR: 自动辟谣系统 -- 基于 COVID-19 疫苗数据集的推荐系统
利用社交媒体上的已存在信息并结合经过筛选的事实核实数据仓库，本研究旨在探讨如何实现规模化的自动化辟谣，以应对 COVID-19 相关的错误信息。
PDF8 months ago
EMNLPDeCrisisMB：通过记忆库进行偏倚半监督危机推文分类的学习
危机事件分析中，社交媒体平台、紧急救援组织和半监督模型的偏差处理方法对于危机推文分类具有重要意义。通过研究和比较不同的偏差处理方法，我们提出了一种简单而有效的 DeCrisisMB 方法，并通过广泛实验证明其在分发情况和超发情况下的优越性能
PDF8 months ago