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评估机器学习方法在乌克兰文本数据中检测虚假信息的有效性
摘要在当今世界上，信息以前所未有的速度传播，虚假信息对公共信任和信息安全构成了严重的挑战。俄罗斯在2022年对乌克兰的全面入侵激活了虚假信息作为混合战的工具，强调了需要有效的识别和控制方法。本文着重于评估各种机器学习方法在乌克兰文本数据中检测虚假信息的有效性，该数据集使用包括冲突期间收集的新闻头条的数据集。该研究涵盖了逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，梯度提升，KNN，决策树，XGBoost和Adaboost的分析。使用标准指标进行模型评估：精确度，召回，F1得分，整体准确性和混淆矩阵。结果表明，在打击虚假信息中使用机器学习的显着潜力，尤其是随机森林模型的有效性最高。这项研究强调了适应和优化分类器对虚假信息分析的特定任务的重要性，为在该领域的进一步研究铺平了道路。
生成AI从视觉和文本数据中解释人类情绪的能力：试点评估研究
背景：心理化是人类认知过程不可或缺的，这与对自己和其他人的概要状态的解释有关，包括情感，信念和意图。随着人工智能（AI）的出现以及在心理健康应用中大型语言模型的突出性，关于其情感理解能力的问题持续存在。openai的大型语言模型的先前迭代（chatgpt-3.5）展示了从文本数据中解释情绪，超过人类基准测试的高级能力。鉴于Chatgpt-4的引入，具有增强的视觉处理功能，并考虑了Google Bard的现有视觉功能，因此有必要严格评估其视觉心理化的水平。目的：研究的目的是批判性地评估Chatgpt-4和Google Bard在辨别视觉心理指标方面的能力方面的能力，这与其基于文本的心理能力形成鲜明对比。方法：Baron-Cohen和同事开发的眼睛测试中的阅读思维用于评估模型在解释视觉情感指标方面的熟练程度。同时，使用情感意识量表的水平来评估大型语言模型在文本心理化方面的才能。从两项测试中整理数据提供了对Chatgpt-4和Bard的心理功能的全面看法。结果：ChatGpt-4，在情绪识别方面表现出明显的能力，在2个不同的评估中获得了26和27分数，与随机响应范式显着偏离（p <.001）。这些分数与更广泛的人口统计学的既定基准相符。值得注意的是，Chatgpt-4表现出一致的反应，没有与模型的性别或情感性质有关的可见偏见。相比之下，Google bard的性能与随机响应模式保持一致，确保10和12的得分，并使进一步的详细分析冗余。在文本分析的领域中，Chatgpt和Bard都超过了一般人群的既定基准，他们的表现非常一致。结论：ChatGpt-4证明了其在视觉心理化领域的功效，与人类绩效标准紧密相符。尽管这两种模型在文本情感解释中都表现出值得称赞的敏锐度，但巴德在视觉情感解释中的功能需要进一步审查和潜在的精致。本研究强调了道德AI发展对情感认可的关键性，强调了对包容性数据的需求，与患者和心理健康专家的合作以及严格的政府监督，以确保透明度和保护患者的隐私。
人工智能、聊天GPT 和网络安全
我是由领先的人工智能研究机构 OpenAI 创建的。我是一个机器学习模型，经过大量文本数据的训练，可以对文本输入生成类似人类的响应。训练过程涉及使用高级深度学习算法（例如转换器网络）来分析文本数据中的模式和关系，并生成一个可以根据该分析生成新文本的模型。
人工智能的机密计算和......
加密和标记化是类似的方法，它们将数据转换为乱码形式，保护数据免受无法访问解密密钥或去标记化引擎的外部人员的攻击。但这些方法有两个主要缺点。首先，如果应用程序需要处理纯文本数据，那么攻击者可以执行内存转储操作来访问纯文本数据或解密所需的密钥。在机密计算中，硬件隔离可以防止这种攻击。其次，加密和标记化会增加数据模型的复杂性和处理开销，从而缩短价值实现时间并增加运营成本。机密计算不需要修改数据模型，并通过专用硬件提供内存加密。
心力衰竭管理的进步CHATGPT识别基于指南的高级实体瘤的能力
在过去的几个月中，Chatgpt通过社会的几乎所有领域都引起了人们的关注，激发了来自多个领域的个人，包括医学，以探究其在各种任务中的灵活性和才能[5-6]。chatgpt，由Openai生产，是一种大型语言模型（LLM），于2022年11月发布。llms结合大量文本数据，利用算法在给定的上下文中建立了相关的单词[7]。的含义是，有了适当的实现，LLM可以根据可用信息生成唯一的句子。chatgpt本身取决于Openai生产的LLM，称为GPT3.5。gpt3.5已通过与监督学习和其他方法协调的Internet中的文本数据进行了雕刻。
定量文本分析（POL42050）课程内容...
自动化文本分析在过去几年中在政治学中变得非常流行。由于网络上文本数据的大量可用性，政治科学家越来越多地认识到自动化的文本分析（或“文本作为数据”）是一种有前途的方法，用于分析各种社会和政治行为。该模块向政治学的学生介绍了文本数据的定量分析。我们讨论了基本的理论假设，这些方法的实质应用以及在R统计编程语言中的相应实现。该模块还将引入高级方法，包括单词嵌入，语音转录，机器翻译和计算机视觉。此外，我们将探索拥抱面孔python库，这是实现变压器模型和其他最先进的自然语言处理技术的强大资源。
Simulacra为有意识的Exotica
基于LLM的对话剂在相关的意义上肯定是异国情调的，尽管它们的人类行为。他们的宪法与人类或任何动物的宪法根本不同。人类通过在共享世界中与其他语言用户的互动来学习语言，而大型语言模型是一个无形的计算实体，在基本层面上，它可以通过一系列单词（代币）（代理）预测下一个单词（从技术上讲是下一步的标记），曾在很大的文本数据中训练过大量的文本数据（BENDER和KERDAH 2020；因此，可以将基于LLM的对话代理人视为人类语言使用者的模拟，他们的语言行为可以理解为一种角色扮演（Andreas 2022; Janus 2022; Janus 2022; Shanahan，McDonell和Reynolds 2023）。
人工智能 (AI)：ChatGPT 和 DALL-E
使用来自互联网的大量文本数据进行训练，利用深度学习根据收到的输入“生成”类似人类的文本（或图像） ▰ 然而，这种类似人类的文本可能并不总是产生一致的输出