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ICLREkoHate: 针对尼日利亚 Twitter 上政治讨论的混合代码的辱骂性语言和仇恨言论检测
我们通过分析推特数据集，以二分类和四分类注释方式，对尼日利亚政治讨论中的辱骂性言论和仇恨言论进行了检测，并在监督学习和跨语言迁移学习设置下进行了实证评估，结果显示我们可以实现 95.1 和 70.3 的 F1 分数，同时我们还展示了我们的数
PDF2 months ago
基于 Twitter 数据的本地健康网络咨询框架：从本地推特到本地健康
利用推特数据进行街区层面的心理健康预测，提出了 LocalTweets 和 LocalHealth 框架，使用 GPT3.5 模型在 MH 监测任务中取得了最高的 F1 得分和准确率，并利用 LocalHealth 方法推测未报告街区的心理
PDF4 months ago
利用 Twitter 数据确定飓风等级：一项实验
此研究通过数据挖掘方法在社交媒体数据和灾害严重程度之间找到关联，并使用特定区域的 Twitter 数据预测该区域的飓风等级。
PDFa year ago
印度推特上的 Covid-19 公众情绪分析分类
本文主要关注印度 COVID-19 推文的 Twitter 数据的情感分析，展示了如何提取 Twitter 数据并对其进行情感分析查询，以便分析推文中信息的结构不统一、异质且在某些情况下为积极、消极或中性的观点。
PDFa year ago
使用情感分析和主题建模追踪 Twitter 上对 ChatGPT 的公众态度
本文运用自然语言处理技术对推特数据进行情感分析和主题建模，研究公众对 ChatGPT 的态度，发现总体上态度中立到正面，人工智能、搜索引擎、教育、写作、问答等是推特中提到度最高的话题。
PDFa year ago
基于事件不确定性的 Twitter 专题上下文向量关联
该研究在提取 Twitter 上文本的关键词时，使用主题事件及数据关联来发现主题上下文，并使用主题上下文向量对其权重进行量化，最终对上下文主题向量进行聚类从而得出关键词。实验结果显示该系统较现有的基于 TF 和 TF-IDF 的方法在聚类结
PDFa year ago
全球疫情后社交媒体上的宗教与灵性
该研究分析了新冠肺炎大流行期间宗教活动的转变，通过问卷和推特数据分析了人们对宗教活动在线上的认知和活动，并探讨了三个月的时间内这一转变的时间变化等因素。
PDF2 years ago
TwHIN-BERT：用于多语种推文具有社交增强的预训练语言模型
TwHIN-BERT 是一种多语言语言模型，使用来自 Twitter 的专业领域数据进行训练，并通过具有基于 Twitter 异构信息网络（TwHIN）中丰富的社交互动的社交目标的训练使其不同于以前的预训练语言模型。我们在各种多语言社交推荐
PDF2 years ago
一种基于 Twitter 的深度学习机制用于确定城市中的车辆劫持地点
利用推特数据，使用卷积神经网络技术和点地图，实现了对南非开普敦市车辆劫持事件的准确识别和可视化。
PDF2 years ago
使用 BERT 和 SVM 集成模型对推文进行情感检测
本文提出了一种方法，通过将中性情绪加入到包含恐惧、悲伤、喜悦和愤怒四种情绪的基准数据集中，构建了一个平衡的数据集。在这个扩展数据集上，我们研究了支持向量机（SVM）和双向编码器表示转换器（BERT）在情感识别中的应用，并提出了一种将两种模型
PDF2 years ago
Twitmo: 用于 R 的 Twitter 数据主题建模和可视化包
Twitmo 是一个创新的工具包，可用于收集、预处理、分析和可视化地理标记的 Twitter 数据，以进行主题建模和公共话语分析。
PDF2 years ago
利用多层网络进行情感分析，制作推文的图形表示
本研究使用多层神经网络 MLTA，并结合图神经网络技术进行社交媒体上的情感分析，并能够提取主要的情感，并适用于分析更广泛的 Twitter 数据集。
PDF2 years ago
借用还是语码切换？在语言混合中注释更精细的差异
本文介绍了一个新的 Twitter 数据语料库，其中包含被注释为西班牙语和英语之间的代码切换或借用的 9,500 个推文，旨在清晰定义代码切换和借入之间的界限，并可用于研究和建模 Twitter 上的西班牙语 - 英语借用和代码切换，最终给
PDF2 years ago
Twitter-Demographer：基于流的工具来丰富 Twitter 数据
本文描述了一种名为 Twitter-Demographer 的工具，该工具旨在为 NLP 从业者和社会科学家提供聚合信息，促进再现性，并为伪匿名提供算法隐私保护措施。
PDF2 years ago
EMNLP使用 BERT 对具有信息价值的 COVID-19 推文进行分类的 WNUT-2020 任务 2 的 Dartmouth CS
该篇论文描述了在 WNUT-2020 共享任务 2 中开发的针对 COVID-19 英文推文信息识别的系统。研究者团队利用 BERT 模型进行了文本分类任务，并且通过对 BERT 模型的微调以及将其嵌入特征与推文特定特征连接后再采用支持向量
PDF4 years ago
ICML东南亚医院针对 COVID-19 的基于人工智能的监测和响应系统
该论文提出了一种利用推特数据进行监测和响应的 COVID-19 系统，帮助南亚东部国家的卫生管理者理解其医疗设施的负担和方向调配资源，尤其是针对医院患者数量的激增和缺乏呼吸机等关键设备。
PDF4 years ago
KDD基于增强型文本分类技术探索印度政府健康政策推文
本文提出了一个基于改进的文本分类框架的方案，利用 BERT、ELMO 和 USE 语言表示模型对不同卫生政策的 Twitter 数据进行分类，同时使用基于 GloVe 单词嵌入和基于类别的情感的文本扩增方法（称为 Mod-EDA）增加标注数
PDF4 years ago
KDDTIMME: 多任务多关系嵌入实现 Twitter 意识形态检测
本篇文章主要研究如何利用多任务多关系嵌入模型（TIMME）处理 Twitter 数据集中的意识形态探测分类问题，文章指出 TIMME 相比其他模型有更好的综合表现。
PDF4 years ago
垃圾输入，垃圾输出？社交计算机中的机器学习应用论文是否报道了人工标记训练数据的来源？
本文研究了在社交计算领域，针对 Twitter 数据执行 ML 分类任务，是否具有遵循模板的最佳实践方法，结果显示，大多数人都没有遵循规则，从而导致数据不可靠。
PDF5 years ago
机器之间的机器翻译：情感分类应用案例
提出了一种神经机器翻译的方法，利用一种新的候选采样策略，基于强化学习技术提高翻译模型的机器导向性，从而产生最适合用作特定下游任务的自然语言处理组件输入的翻译结果，这种方法可以显著提高英文分类器对 Twitter 数据的情感分类的性能。
PDF5 years ago