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大学如何推文有关研究？大学研究推文的内容，立场和参与策略的纪律变化（urts
结果表明，大学研究推文具有一系列旨在促进有限可用空间研究的组织，符号和语言特征。 div>但是，在使用这些特征时，观察到一些学科差异。 div>例如，CMMM推文更有可能包含传统运动，例如“基金会”或“方法”，并且他们采取了立场来强调作者的权威并强调研究的重要性。 div>csh推文更多地通过“指导”和“行动”运动吸引读者，并诉诸更多资源，以创建接近和寻求关注。 div>我们通过提出一些未来的研究途径来得出结论。 div>
激光竖琴生成实时推文的语音和文本......
1。引言单词是传达问候，思想，感觉和情感的有用工具。尤其是诗歌是一种丰富的单词表达形式，有时听起来像是一首歌。，例如，haiku是由音节构建的传统日本经文，即使没有旋律也可以读出一首歌，因为单词具有口音，语调和节奏的短语。这意味着口语的声音是构成包含各种人类情感的音乐的有吸引力的资源。现在有许多人将世界各地的Twitter用作与他人交流的工具。他们鸣叫有关日常琐事的简短话语和与他人分享的意见。有人总是在某个地方发推文，它创造了反映人类思想和内心的大量单词。推文单词本身只是文本数据；但是，当它们与人类的声音交谈时，它们类似于诗歌和歌曲。我们提出了一种使用人类声音说单词和激光竖琴的系统。我们使用Twitter网站[1]的推文中的单词作为音乐的材料。1.1 Twitter应用程序已经开发了许多Twitter客户端应用程序，其中一些应用程序具有娱乐性的享受推文。
在线关注和对...
图2：CDR推文中的情感。左面板：每个CDR方法和用户面板的推文数量，每个条形图的每个三胞胎都引用了不频繁的用户的推文（每个用户1-2个CDR推文，最黑暗），中等用户（3-50个CDR Tweets）和频繁的用户（超过50个CDR Tweets，Light，最轻）。省略了“总”的栏。中间面板：主要是负面（红色阴影，向左生长）或正面（绿色阴影，在右侧生长）的推文。比例是相对于每个方法的推文总数。灰色阴影指示相对于每个用户面板的每个方法的推文数的比例。右面板：随着时间的推移（季度解决，季度解决，相对于每季度方法总的推文总数比例），主要是正（顶部的绿色条）和负（底部的红色条）的推文的份额。两者之间的空白反映中性推文或丢失的数据。蓝线图显示了每季度每个方法的绝对数量。
CHATGPT中偏见的感知：社交媒体数据的分析
Leiter等。[11]分析了Twitter用户对ChatGpt的看法。作者分析了推文的情感，情感随着时间的变化，跨语言的情感以及主题的分析。使用由“ #chatgpt”组成的简单搜索查询，作者从168,000多个Twitter用户中收集了330,000多条推文。结果和分析表明，有100,163条推文具有积极的情绪，174,684条推文具有中性情绪，而59,961条推文具有负面情绪。随着时间的流逝，情感分析显示在分析的时间范围内的情感下降趋势。英语与非英语推文的平均情感几乎相似。与日语，法语，西班牙语和德语的推文相比，用英语的推文具有更多的积极情感。最后，推文主要与五个主题有关：商业，技术，教育，日常生活和社会问题。
分析Covid-19对...
摘要 - 2020年世界上最重要的事件之一是冠状病毒爆发。社交网络上的用户发布了有关此事件的大量评论。这些评论包含有关公众对这一大流行的意见的重要隐藏信息。在这项研究中，使用自然语言处理和信息检索科学考虑并分析了大量相关的冠状病毒与推文。最初，推文的位置是使用通过地理名称地理数据库制备的词典确定的，该数据库包含诸如城市名称，街道和邮政代码等地点的详细信息和完整信息。然后，使用经济学条款制备的大型词典，提取相关的推文，并在基于罗伯塔语言的模型的帮助下分析与推文相对应的情感，该模型具有很高的准确性和良好的性能。最后，随着时间的推移，全世界和前十大经济体绘制了与经济及其情感得分相关的推文的频率图表。从对图表的分析中，我们了解到，发表经济推文的原因不仅是感染冠状病毒的人数的增加，而且在国家对国家施加了限制和锁定。这些限制的后果包括丧失数百万工作岗位和经济衰退。
在帮助您的工作和完成工作之间的良好平衡
Twitter上的软件开发人员是新的新版本，也就是说：“宣布发布新的软件版本，工具等的推文”。 [第一个是文章和多媒体共享（Tweets共享文章，博客，教程或与软件开发有关的视频），第二个是技术讨论（推文探讨了一些与软件开发有关的技术问题）。]的确，Copilot在发布VS代码之前每月平均每月1,097条推文；之后，每月平均有1,175条推文，推文增加了7％。TABNINE在发布VS代码之前每月平均每月246条推文；在平均每月329条推文之后，推文增加了34％。 由于我们有兴趣了解软件开发人员对第一代AI代码助理的反应，因此Twitter数据被证明是有价值的，因为它们通常包括这些助手的早期采用者以及其他技术（https：//blog.twitter.com/en_us/aus/a/a/a/a/a/2016/2016/new-reseach-research-8-8-8-8-8-8-8-8-8-8-8-8-8-Ways-tech-tech-tech-tech---------------- Twitter是这一研究线的起点，并为其他平台（例如Stackoverflow和Reddit）留出了空间。TABNINE在发布VS代码之前每月平均每月246条推文；在平均每月329条推文之后，推文增加了34％。由于我们有兴趣了解软件开发人员对第一代AI代码助理的反应，因此Twitter数据被证明是有价值的，因为它们通常包括这些助手的早期采用者以及其他技术（https：//blog.twitter.com/en_us/aus/a/a/a/a/a/2016/2016/new-reseach-research-8-8-8-8-8-8-8-8-8-8-8-8-8-Ways-tech-tech-tech-tech----------------Twitter是这一研究线的起点，并为其他平台（例如Stackoverflow和Reddit）留出了空间。
推文tick tick：关于twitter上有关勾号的风险交流的定量内容分析
结果：在Twitter沟通中有关tick风险的交流，超过一半（55.3％）的推文缺乏任何视觉内容。在带有视觉效果的推文中，静态照片和插图/渲染图像是最常用的形式。个人，新闻和卫生/政府组织是主要的高音扬声器。此外，大多数推文都使用情境意识，工具获取和研究框架，并且处于损失框架中。大约一半（48.8％）的推文以负面的方式突出显示不利后果或框架风险准备。带有视觉辅助的推文的参与率更高，而具有URL的推文则没有。最后，推文使用不同的准备响应框架，并倾向于使用不同的增益/损失框架。特别是，强调情境意识的推文提醒公众有关tick虫和滴答疾病的信息，主要利用损失框架，强调了比工具获取或研究框架更高的风险。
社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
分析有关基因组编辑的食品的Twitter对话及其在日本的标签
近年来，基因组编辑技术的研究和开发一直在迅速发展，基因组编辑的大豆的商业使用始于2019年。一项上一项研究的结果发现，公众对高科技食品的安全有所关注，例如基因修饰的食品和基因组编辑的食品。Twitter是最受欢迎的社交网络之一，允许用户即时发布意见，使其成为及时收集人们实际在网上说话的非常有用的工具。因此，它用于收集有关用户对高科技食品的关注和期望的数据。这项研究收集并分析了2019年5月25日至10月15日的基因组编辑食品及其标签的Twitter数据。为14,066个独特的用户ID，94.9％的张贴了5个或更少的推文，而64.8％的推文仅发推文，这表明在此问题上发推文的大多数用户不如始终如一地发布推文。经过重新发现的过程，有28,722条推文，其中2,536条推文（8.8％）是原始推文，326（1.1％）是回复，25,860（90％）是转发。响应于媒体上的政府公告和新闻内容而增加的推文数量。在调查期间，总共检测到了六个突出的峰值，证明Twitter可以用作实时监视用户利益程度的工具。原始和回复推文的共汇网络提供了以一定频率出现的各种推文的不同单词。但是，从所有推文中得出的网络似乎集中在带有负面色彩的特定推文中的单词上。由于情感分析的结果，分别对基因组编辑的食品和消费者事务机构的标签政策为54.5％至62.8％的推文，这表明对强制性标签的需求很大。这些发现将有助于政府和科学传播者政府对基因组编辑的食品的沟通策略。
COVID-19 疫情期间推特上的疫苗讨论
自 COVID-19 疫情爆发以来，疫苗一直是公众讨论的重要话题。围绕疫苗的讨论呈现出两极分化，一些人认为疫苗是结束疫情的重要措施，而另一些人则犹豫不决或认为疫苗有害。这些讨论中有相当一部分是在社交媒体平台上公开进行的。这使我们能够密切监测不同群体的意见及其随时间的变化。本研究调查了 Twitter 上与 COVID-19 疫苗相关的帖子，重点关注那些对疫苗持负面态度的帖子。我们研究了负面推文百分比随时间的变化。我们还研究了这些推文中讨论的不同主题，以了解那些对疫苗持负面态度的人的担忧和讨论要点。我们收集了 2020 年 3 月 1 日至 2021 年 7 月 31 日期间与 COVID-19 疫苗相关的 16,713,238 条英文推文数据集。我们使用 Scikit-learn Python 库应用支持向量机 (SVM) 分类器来识别对 COVID-19 疫苗持负面态度的推文。总共使用 5,163 条推文来训练分类器，其中 2,484 条推文子集由我们手动注释并公开发布。我们使用 BERTtopic 模型来提取和调查负面推文中讨论的主题以及它们随时间的变化。我们表明，随着疫苗的推出，对 COVID-19 疫苗的负面态度随着时间的推移而下降。我们确定了 37 个讨论主题并展示了它们随时间推移的重要性。我们发现，热门话题包括阴谋论，例如 5G 塔和微芯片，但也包含对疫苗安全性和副作用以及政策的合理担忧。在对疫苗犹豫不决的推文中，最普遍的话题与 mRNA 的使用以及对我们的 DNA 可能产生的负面影响的担忧有关。在 COVID-19 之前，人们对疫苗的犹豫就已存在。然而，考虑到 COVID-19 大流行的规模和环境，人们对 COVID-19 疫苗产生了一些新的犹豫和消极情绪，例如，是否有足够的时间对它们进行适当的测试。与之相关的阴谋论数量也空前之多。我们的研究表明，即使是不受欢迎的观点或阴谋论，当与 COVID-19 疫苗等广受欢迎的讨论话题结合在一起时，也会变得广泛传播。了解人们关注的问题和讨论的话题以及它们随时间的变化对于政策制定者和公共卫生当局提供更好、及时的信息和政策至关重要，以便在未来类似的危机中为民众接种疫苗。