social media | BriefGPT - AI 论文速递

关键词social media

搜索结果 - 983

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。
PDF3 months ago
大型语言模型在社交媒体上区分反疫苗和亲疫苗信息的准确性：以人类乳头瘤病毒疫苗为例
疫苗接种在社交媒体上引发了多种不同的公众意见，本研究评估了基于大型语言模型的 ChatGPT 用于情感分析，以识别人乳头瘤病毒（HPV）疫苗接种的不同立场，结果表明 ChatGPT 在分析社交媒体上的公众意见方面具有潜力，但需要在特定公共卫
PDF3 months ago
一种无需培训的即插即用稳定扩散水印框架
现在，稳定扩散（SD）模型家族因其高质量的输出和可扩展性而变得重要。这也引发了对社交媒体安全性的担忧，因为恶意用户可以创建和传播有害内容。现有方法涉及在生成的图像中训练组件或整个 SD 来嵌入水印，以实现可追溯性和责任归属。然而，在人工智能
PDF3 months ago
ACL社交媒体事件检测与疫情预测
社交媒体为时事趋势和事件提供了便捷获取信息的平台，我们通过开发一个提取和分析社交媒体帖子中流行病相关事件的框架，利用事件检测技术实现更好的灾害预防和预警，为新兴流行病的应对提供了基础。
PDF3 months ago
AAAICOVID-19 对反疫苗话语的影响：一项跨越 COVID 前后的大规模 Twitter 研究
新冠疫情表明了解和缓解反疫苗情绪的重要性，本研究通过对推特上反疫苗帖子的大规模研究，尝试回答疫情对反疫苗言论产生的影响，以及是否由于疫情变化导致对非新冠疫苗（如流感、麻疹、脊髓灰质炎、人乳头瘤病毒疫苗）的反对观点也发生了变化。研究发现，疫情
PDF3 months ago
保障社交空间：利用深度学习消除网络欺凌
通过深度学习方法，特别是采用 BERT 和 BiLSTM 架构，我们的研究介绍了一种针对网络霸凌问题的深度学习方法，可以有效地分析大量帖子并预测潜在的网络霸凌行为。结果表明，我们的 hateBERT 模型在五个模型中表现卓越，达到了 89.
PDF3 months ago
使用大型视觉语言模型对不安全用户生成内容游戏的非法在线图片推广进行调控
该研究探讨了在线用户生成内容游戏的非法推广问题，通过收集现实世界的数据集并使用先进的视觉 - 语言模型与链式思维推理策略，开发了 UGCG-Guard 系统，在社交媒体平台上有效识别这些非法推广的图片，准确率达到 94%。
PDF3 months ago
通过测试时适应性进行外部分布谣言检测
一个名为 TARD 的简单而高效的测试时适应化传播图框架用于谣言检测，通过建立传播图在分布偏移情况下增强模型的适应性和鲁棒性，实验证明该框架在性能上优于现有方法。
PDF3 months ago
COLING社交媒体中谁更多地吹嘘？大规模吹嘘分析
本文利用计算社会语言学方法，首次对美国推特上的炫耀行为进行了大规模研究，包括炫耀的普遍性、时间动态和人口统计因素的影响。研究发现，相同用户群体中的炫耀行为随时间减少。此外，在美国，年轻、受教育程度较高和受欢迎的用户更容易炫耀。最后，我们还进
PDF3 months ago
一种新颖的图神经网络方法用于谣言检测
在社交媒体上，广泛传播的谣言对人们的日常生活产生了负面影响，导致公众潜在的恐慌、恐惧和心理健康问题。本文提出了一种新的检测模型，通过联合学习用户相关性和信息传播的表示来检测社交媒体上的谣言。评估结果表明，该模型在已有的谣言检测模型方面表现优
PDF3 months ago
基于 ChatGPT 的大型语言模型用于众包决策的提示设计策略：模型、分析与挑战
利用 ChatGPT 辅助 Crowd Decision Making（CDM）过程来提取意见和做决策，并在多标准决策场景中进行了实证实验，结果表明利用 ChatGPT 开发高质量决策模型的前景很有希望。
PDF3 months ago
MOGAM：用于抑郁症检测的多模态面向对象图注意力模型
早期检测在抑郁症治疗中发挥关键作用。为了实现抑郁症的早期检测，众多研究聚焦于社交媒体平台，个人通过表达情绪来达到该目标。然而，现有方法通常依赖具体特征，导致对不同类型的社交媒体数据（如文本、图像或视频）的可扩展性有限。为了克服这一限制，我们
PDF3 months ago
利用大型语言模型和逼真的机器人账号激励社交媒体平台上的新闻消费
检验如何在真实环境中提高用户接触和参与经过验证和意识形态平衡的新闻，以增强他们对政治事务的关注和对品质新闻的认同。
PDF3 months ago
基于大型语言模型提取理由的可解释仇恨言论检测
为了解决社交媒体中的仇恨言论问题，本文提出使用最新的大型语言模型（LLMs）从文本中提取特征，以训练基于仇恨言论分类器，从而实现设计上的可信解释性。全面评估了多个社交媒体仇恨言论数据集，证明了 LLMs 提取的解释特征的优越性以及实现解释性
PDF3 months ago
HateCOT: 通过大型语言模型增强解释性的通用冒犯性言论检测数据集
社交媒体的普及性使得需要可靠高效地检测有害内容以限制其负面影响。本文介绍 HateCOT 数据集，该数据集包含 52000 个样本，来自多个不同来源，并使用 GPT-3.5-Turbo 和人工筛选生成解释。我们展示在 HateCOT 上对于
PDF4 months ago
利用大型语言模型在社交媒体上进行抑郁症检测
通过分析社交媒体上用户的历史帖子，我们提出了一种名为 DORIS 的新型抑郁症检测系统，结合医学知识和大型语言模型的最新进展，在早期检测和干预上具有重要作用，并且该系统通过结合传统分类器和大型语言模型，融合医学知识引导的特征，实现了高准确性
PDF4 months ago
多语言情感分析的集成语言模型
社交媒体的快速发展使得我们能够分析用户意见。尽管常用语言的情感分析已经取得了显著的进展，但由于资源限制，低资源语言像阿拉伯语等仍然很少有研究。本研究探讨了 SemEval-17 和阿拉伯语情感推文数据集上的推文文本的情感分析，并研究了四种预
PDF4 months ago
重构一切：用 LLM 智能代理进行开放世界视频重构
通过使用大型语言模型 LLM，本研究提出了一种基于视觉基础模型和人类指导的 Reframe Any Video Agent (RAVA) 来自动化视频重构过程，实验证明了 RAVA 在视频显著对象检测和实际重构任务上的有效性，展示了其作为
PDF4 months ago
WWW生成器引导的人群反应评估
通过引入基于生成式大型语言模型的 Generator-Guided Estimation Approach (GGEA) 来预测社交媒体帖子的到达率，这是一个显著的进展。
PDF4 months ago
媒体偏见的重要性：了解社交媒体对疫苗态度的政治偏见的影响
新闻媒体被用作政治工具，不依据事实提出有偏见的主张。在 COVID-19 大流行期间，政治偏见的新闻（PBN）在明显削弱公众对疫苗的信任，尽管有强有力的医学证据支持其功效。本文分析了以下两个方面：（i）疫苗态度如何潜移默化地影响个体选择新闻
PDF4 months ago