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贴纸对多模态聊天情感分析和意图识别的影响：一个新的任务、数据集和基线模型
提出了一个新的任务：涉及贴纸的多模态聊天情感分析和意图识别 (MSAIRS)，并引入了一个包含来自多个主流社交媒体平台的中文聊天记录和贴纸的新颖多模态数据集。通过该数据集，我们能够更好地了解贴纸对聊天情感和意图的影响，并提出了一个有效的多模
PDF2 months ago
揭示社交媒体评论的新型身份群体命名实体识别系统
我们开发了一种适用于社交媒体的具有命名实体识别功能的仇恨言论检测工具，该工具能准确识别攻击性言论并标记相关群体。在社交媒体的案例研究中证明了工具的实用性，并对不同类型的攻击进行了对比和分析。
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Reddit-Impacts: 一个从社交媒体中衍生出的用于分析物质使用的临床和社交效应的命名实体识别数据集
通过使用社交媒体数据，特别是由有实际使用经验的人生成的数据，来更好地了解物质使用障碍的临床和社会影响，并开发能够自动检测社交媒体数据中物质使用的临床和社会影响的系统，以帮助制定有效的公共卫生战略。
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通过半监督深度标签平滑技术增强社交媒体上的自杀风险检测
通过使用模糊或软标签的半监督深度标签平滑方法，在 Reddit C-SSRS 数据集上的五个标签多类分类问题中，我们将分类准确性从现有研究报道的 43％提高到 52％，这有潜力更好地支持那些经历心理困扰的人们。未来的工作应该探索在嘈杂数据集
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QuakeBERT: 社交媒体文本的准确分类以实现地震迅速评估
社交媒体在灾难响应方面起到了帮助作用，但受到噪声的干扰，限制了对韧性城市的准确影响评估和决策制定，本研究提出了首个专业领域的 LLM 模型和整合方法，用于进行快速地震影响评估。
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人工智能在青少年互助中的作用：对人工智能生成和人工生成应答的偏好研究
人工智能在社交媒体中的使用对年轻人的自我表达、人际关系和身体健康等问题提供了帮助，但在涉及敏感话题如自杀时，年轻人更青睐于人类回应。该研究还探讨了在线同伴支持交流的培训作用以及对支持年轻人福祉的意义。
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表情符号排除对阿拉伯讽刺检测模型性能的影响
本论文研究了阿拉伯语言中讽刺言论检测的复杂挑战，着重探究了使用和不使用表情符号对阿拉伯语言的社交媒体内容中讽刺言论检测模型性能的影响，通过优化 AraBERT 预训练模型，验证了排除表情符号能够显著提高讽刺言论检测的准确性，为阿拉伯语自然语
PDF2 months ago
多模态可学习查询用于图像美学评估
利用多模式学习查询 (MMLQ) 从多模式预训练特征中提取与美学相关的特征，实验结果表明其在多模式图像美学评估方面取得了新的最优性能，SRCC 和 PLCC 分别超过先前方法 7.7% 和 8.3%。
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利用受害者的仇恨进行越南社交媒体文本中的仇恨言论检测
社交媒体上激进内容的快速传播促使了对仇恨言论的检测任务的需求，本论文提供了一种构建用于针对性仇恨言论检测的系统的方法，并介绍了一个越南社交媒体文本的针对性仇恨言论检测数据集，并结合预训练语言模型与基于文本表征的 Bi-GRU-LSTM-CN
PDF2 months ago
利用计算工具调查社交媒体上 STEM 内容的传播
社交媒体平台可以迅速向不同的受众传播 STEM 内容，但其运作方式可能令人费解。我们使用开源机器学习方法，如聚类、回归和情感分析，分析了来自 6 个社交媒体 STEM 创作者的 1000 多个视频及其指标。我们的数据提供了关于受众如何产生兴
PDF2 months ago
Face2Face：基于标签的面部修饰恢复
通过提出的 Face2Face 框架，包括面部修饰检测器、基于预测修饰标签的图像修复模型 FaceR 和用于处理扩散模型引起的色彩偏移的分层自适应实例归一化（H-AdaIN）模块，来解决面部修饰还原问题，并通过实验验证了我们的框架和每个模块
PDF2 months ago
用神经网络预测 StackOverflow 上的问题质量
本文评估了神经网络模型以预测 Stack Overflow 上问题的质量，结果表明与基准机器学习模型相比，神经网络模型具有更高的准确性，并且发现神经网络模型的层数对其性能有显著影响。
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异构子图变换用于虚假新闻检测
通过构建异构图，揭示了在社交媒体上假新闻的存在及其与主题、实体和内容之间的关系，并提出了一种利用异构子图转换器来检测假新闻的方法。实验证明这种方法在真实世界数据集上的表现优于其他基线模型，而进一步的案例和消融研究证实了其性能改进是由其特殊设
PDF2 months ago
使用人工智能通过推特进行多类抑郁症检测
使用推特数据库中的推文，通过词典标注预测了五种抑郁症（双向传输编码器表示）BERT 模型用于特征提取和训练机器学习和深度学习方法用于训练该模型。BERT 模型表现出最有希望的结果，达到了 0.96 的总体准确性。
PDF2 months ago
SOS-1K: 用于中国社交媒体分析的细粒度自杀风险分类数据集
通过开发深度学习模型以及使用中国社交媒体数据集，本研究提出了一种用于细粒度自杀风险分类的方法，为社交媒体平台上自动识别自杀倾向的个体并及时进行干预提供了有价值的见解。
PDF2 months ago
COLING一种隐私保护冒犯性语言识别的联邦学习方法
通过引入联邦学习（FL）在辱骂语言识别中的上下文中，我们提出了一种保护用户隐私的去中心化架构，用于辨别网上的辱骂语言。在四个公开可用的英语基准数据集（AHSD、HASOC、HateXplain、OLID）上，我们对多个深度学习模型进行了训练
PDF2 months ago
增强人工智能认知行为疗法：深度学习和大型语言模型从社交媒体文本中提取认知路径
本研究使用社交媒体数据，旨在提取认知路径并创建一个文本概述任务以帮助心理治疗师更好地进行在线干预，结果表明深度学习方法在层次化文本分类任务中获得了 62.34% 的微平均 F1 分数，而 GPT-4 模型在文本概述任务中表现优于实验深度学习
PDF2 months ago
两阶段姿态标签化：用户 - 标签算法与图神经网络
通过使用用户 - 标签二分图和用户 - 用户交互图，开发了一个两阶段立场标签方法，首先使用用户 - 标签二分图的启发式机制更新用户和标签节点的立场关联，然后将这些标签与用户 - 用户交互图结合，使用半监督学习训练图神经网络模型。实验证明，该
PDF3 months ago
利用 LLMs-in-the-Loop 策略揭示社交媒体信息中的潜在论证
利用大型语言模型（LLMs）从社交媒体消息中提取潜在观点的通用 LLMs-in-the-Loop 策略，旨在解决社交媒体话语研究中手动编码方法的耗时和高成本问题。
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FaceFilterSense：一种抵抗滤镜的面部识别和面部属性分析框架
社交媒体上流行的自拍滤镜对面部生物识别系统和图像识别系统的功能产生了巨大影响，本研究旨在综合评估最新滤镜对现有人脸识别系统性能的影响，并提出了一种基于滤镜图像的用户识别模型。
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