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AMIR: 自动辟谣系统 -- 基于 COVID-19 疫苗数据集的推荐系统
利用社交媒体上的已存在信息并结合经过筛选的事实核实数据仓库，本研究旨在探讨如何实现规模化的自动化辟谣，以应对 COVID-19 相关的错误信息。
PDF8 months ago
利用机器学习从南非推特数据中检测 COVID-19 疫苗犹豫的存在
通过手工标记方法分析南非推文中的疫苗犹豫情绪，建立 AI 分类模型，并评估其在 UGC 分类中的可靠性。在 30000 个南非推文数据集上，使用 LSTM、bi-LSTM、SVM、BERT-base-cased 和 RoBERTa-base
PDFa year ago
来自网络搜索记录的疫苗接种准确测量和拒绝接种的关切
利用搜索引擎日志和机器学习技术，开发出疫苗意图分类器，以精确检测搜索中的用户是否正在寻求 COVID-19 疫苗，并组织 25,000 个与疫苗有关的网址，构建疫苗担忧的分层本体论，发现该分类器可以用于确定两组人群，即疫苗早期采用者和疫苗持
PDFa year ago
基于文化意识的机器学习分析 COVID-19 疫苗犹豫
本研究利用文化感知的机器学习模型，基于新数据收集，预测 COVID-19 疫苗接种意愿，并使用 PGM 和 SHAP 等高级 AI 解释器分析最重要的特征，揭示影响疫苗接种决策的关键因素，发现文化特征、谣言和政治归属与疫苗拒绝有关。
PDFa year ago
Vax-Culture：Twitter 疫苗话语研究数据集
本文提出了一个新的 Twitter COVID-19 数据集：Vax-Culture，并使用一组最新的基于转换器的模型，对数据集进行了四项分类和一项序列生成任务的基线任务，以识别反对疫苗的立场，查出任何虚假信息，批评和支持的实体以及推文的传
PDFa year ago
VaxxHesitancy: 用于研究 Twitter 上对 COVID-19 疫苗犹豫不决态度的数据集
通过对超过 3,101 条推文进行态度分类的注释数据提供者新的分类数据集和开发了一个最佳的预测性能的领域特定语言模型，我们首次将疫苗犹豫作为区别于支持和反对的一种分类模型进行了建模。
PDFa year ago
检测 COVID-19 疫苗阴谋论
该研究旨在揭示社交媒体上针对 COVID-19 疫苗的阴谋论。作者对与 COVID-19 疫苗有关的 598 个唯一样本评论进行了情感分析，并使用 BERT 模型和 Perspective API 发现了句子对 COVID-19 疫苗的情感
PDF2 years ago
分类 COVID-19 疫苗叙述
本研究提供了一种利用新型的疫苗叙事分类任务，将 COVID-19 疫苗索赔划分为七个类别，帮助事实核查人员监控网络上的疫苗叙述，这可以应对社交媒体上传播疫苗误信息导致的拒绝接种的问题。同时，研究团队开发了一种神经疫苗叙事分类器可供公开使用，
PDF2 years ago
基于 1100 万条推文的深度学习揭示了 COVID-19 疫苗多样化和变化情感模式
通过分析社交媒体上用户对 COVID-19 疫苗的感受和情绪波动，研究者们发现了不同人群对疫苗的态度差异。疫苗接种率的提高与用户情绪向积极的变化密切相关，视角细分的情感分析能够为疫苗推广策略提供实质性的桥梁作用。
PDF2 years ago
一份涵盖多语言的 Twitter COVID-19 疫苗态度数据集
该研究通过社交媒体平台收集了超过 200 万条与 COVID-19 疫苗相关的推文，其中约 1% 的推文被标注了原始作者的疫苗接种立场，研究评估了不同模型在从社交媒体数据中提取公众态度方面的表现，并确定了其在跟踪公众 COVID-19 疫苗
PDF2 years ago
使用医学自然语言处理理解 COVID-19 新闻报道
本研究使用 Spark NLP for Healthcare 库中的临床和生物医学自然语言处理模型对 CNN 和 The Guardian 的新闻出版物进行分析，以探究 COVID-19 在这些媒体组织中的报道偏见，以及如何通过具体的医学概
PDF2 years ago
从犹豫论到疫苗犹豫态度：立场、本体承诺和道德基础的探索之旅
本文利用推特分析用户对 COVID-19 疫苗的犹豫态度及表述，分析用户立场、认知框架等信息，得出九种不同的疫苗犹豫态度并进行解释。
PDF2 years ago
社交媒体中人类价值观和对疫苗的态度
本文旨在探索社交媒体的潜力作为感知工具，分析疫苗犹豫者的政治观点、道德价值观、人格特征和常见兴趣，在基于数字痕迹的洞察提供的基础上，构建建立通信活动，建立信任，提高社会道德标准。
PDF5 years ago