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中国和日本现代语言使用的历史稻田模式解释胜过现代化和城市化
利用自然语言处理分析了十亿个字，来研究中国最大的社交媒体平台之一微博上的文化差异。比较了关于中国文化差异的两种常见解释（经济发展和城乡差异），并与不那么明显的稻谷种植与小麦种植的遗留影响进行对比。稻谷种植地区使用了更多反映紧密社会关系、整体
PDF10 months ago
对微博上多领域虚假新闻及其用户影响的特征分析
本文研究了 2009 至 2019 年期间中国最大的微博社交媒体平台上发布的关于九个领域的虚假消息分布和传播效应，并发现与健康、医学等日常生活领域的虚假信息相比，政治领域的虚假信息具有更大的传播效果。在发布特定类型虚假新闻的用户中，性别、年
PDF2 years ago
ACL分析社交媒体上的投诉强度
本文是计算语言学领域中第一次尝试，旨在从文本中确定投诉的强度，并创建了包含 3,103 条微博发布的汉语数据集。本文发现可以通过计算模型准确地估计投诉强度，并证明了其可以提高社交媒体上帖子受欢迎程度的估计。
PDF2 years ago
2022 年俄乌危机微博数据集
本文介绍了 RUW 数据集，该数据集包括了超过 350 万的微博用户帖子和评论，旨在研究在线社交网络在信息提取和误解检测等方面的应用。
PDF2 years ago
AAAI互联网审查的语言特征：以新浪微博为例
本文研究了新浪微博上的博客文章的语言组成对博客文章被审查的可能性的影响，并开发了一个分类器，该分类器在预测博客文章是否会被审查时显著优于非专家人类。
PDF4 years ago
基于 LSTM 的情感分类模型建模丰富语境
该研究利用层次化 LSTM 来处理社交媒体数据中如微博和推文等的情感分析，通过建模各种上下文，特别是长期上下文，以提高情感分类的准确性。
PDF8 years ago
使用心理词典检测中国微博中的自杀意念
利用机器学习和心理学技术，我们在微博上部署了实时自杀意念检测系统，使用心理语言学字典识别微博用户的自杀意图，并训练了一个有效的自杀微博帖子检测模型，该模型结合机器学习和心理学知识，使用 SVM 分类器，具有最佳性能，F 值为 68.3％，精
PDF10 years ago
愤怒比快乐更具影响力：微博情感相关性
该研究分析了微博中用户间的情感传播及影响，发现愤怒情绪在网络中传播更迅速和广泛，而悲伤情绪的相关性极低且波动较大；同时，若两个用户之间互动越多，则他们的情感相关性越强，拥有更多好友的用户对其邻居的情感影响更显著，这些研究发现为在线社交网络中
PDF11 years ago
审查的速度：高保真检测微博帖子删除
该研究旨在量化微博的内部审查机制，其中敏感用户的帖子被多次访问以获得审查事件的即时视图，并发现删除发生在提交后的第一小时内最严重，几乎 30％的事件在 5-30 分钟内发生，90％的事件在第一天内发生，并应用自然语言处理技术分析更可能被审查
PDF11 years ago