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利用 BERT 分析短社交媒体文本中的性别极性：表情符号的作用
本研究使用 BERT 对推特账户进行性别极性检测，并着重分析了表情符号和符号在模型分类任务中的影响。我们成功证明，在推特这种简短文本格式中使用非词语输入，以及提及其他账户，会对检测账户持有人的性别产生影响。
PDF21 days ago
利用 BERT-Based 模型预测推文的地理位置
使用神经网络、自然语言处理以及高斯混合模型，对推特文本中的地理位置进行预测，在全球范围以及美国范围内实验结果的中位误差分别小于 30 公里和 15 公里。
PDFa year ago
使用 BERT 的 COVID-19 谣言检测二阶分类器：对印尼推文的研究
本研究通过构建印度尼西亚语 COVID-19 Tweets 语料库，并使用 IndoBERT 预训练语言模型建立分类器模型，对 tweets 中的信息进行关联度和虚假性评估，结果表明，我们的模型精度达到了 87.02％。
PDF2 years ago
ACL使用专家模型对推特中的情感进行分析
本研究提出了一种基于 Experts Model 的架构，它可以从特征向量中学习不同的特征集，有助于更好地从推文中检测情感。与基准结果和 SemEval-2018 任务 1 的前五名表现者相比，实验结果表明，我们提出的方法在情感检测问题上表
PDF5 years ago