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可解释性与可解释性在社交媒体抑郁检测中的应用
使用基于 Transformer 的架构来检测和解释用户写作中抑郁症状标记的出现，并生成可解释的基于症状的解释。
PDF9 months ago
IDVT：面向社交推荐的兴趣感知去噪和视图引导调优
提出了一种创新的 IDVT 方法，该方法有效地去除社交连接中的噪音，并通过对用户表示进行对比学习，在全局视角中优化模型的鲁棒性。实证评估结果表明，IDVT 方法优于现有的社交推荐方法。
PDF10 months ago
EnrichEvent：为新兴事件提取丰富的社交数据和背景信息
社交平台是传播和讨论真实事件信息的关键平台，本研究提出了一种利用社交数据的词汇、语义和上下文表示来检测社交事件的框架，通过利用上下文知识在最早的阶段检测语义相关的推文并提高聚类质量，进而展示每个事件的演变变化。经过广泛实验验证了该框架在检测
PDFa year ago
极端化：比较分析 Parler 和 Gab 中的仇恨言论
本研究使用各种算法对 Parler 平台上的仇恨言论进行了大规模分析，并使用标注的数据集对用户进行了分类，发现 16.1％的活跃用户是仇恨言论传播者，并且他们在活动性、中心性、情感表达和表达的不同种类等方面具有明显的特征，这是对 Parle
PDF2 years ago
MM视频广告理解的多模态框架
该论文介绍了一种利用多模态技术实现广告视频内容结构化分析的系统，包括场景分割和多模态标记两个任务，通过视觉和文本特征相结合的方法，在 2021 年 TAAC 竞赛中获得了 0.2470 的高得分。
PDF3 years ago
利用预训练语言模型检测印地语中的敌意
本篇文章提出了一种基于转移学习的方法，使用专注力预训练模型进行细分任务分类，将社交媒体文章分类为敌对与非敌对，并进一步分析其情感类型：仇恨、虚假、诽谤和冒犯。这种方法在印第语文本数据上进行 fine-tuned，并在 CONSTRAINT-
PDF3 years ago
基于耦合图神经网络的社交平台流行度预测
在这篇论文中，我们提出了一种名为 CoupledGNN 的新方法，该方法使用两个耦合的图神经网络来捕捉节点激活状态和影响传播之间的相互作用，从而精确地预测社交平台上的信息传播。我们在 Sina Weibo 数据集上进行的实验证明，与各种现有
PDF5 years ago