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研究论文 深度学习引导下的人工智能翻译应用程序在日语教育中的表现
随着无线网络和互联网技术的最新进步，社交媒体已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。Twitter、Facebook 和 Instagram 等社交媒体让人们能够即时分享他们对某个主题或某人生活的想法和观点。Twitter 数据中的情绪分类仍然是人工智能 (AI) 领域的热门搜索话题。虽然已经为英语推文数据开发了几种模型，但仍然需要为日语开发一种有效的推文情绪分类。在这方面，这项工作在无线网络中开发了一种新的人工智能，即基于最佳长短期记忆的日语推文情绪分类 (OLSTM-JTCC) 模型。提出的 OLSTM-JTCC 技术旨在检查情绪并将其归类为适当的类别标签。提出的 OLSTM-JTCC 技术最初采用 TF-IFD 模型来提取特征向量。此外，OLSTM 模型用于将推文数据分类为其中存在的不同类型的情绪。为了提高 LSTM 模型的分类能力，亨利气体溶解度优化 (HSGO) 算法被用作超参数优化器。使用日语推文对 OLSTM-JTCC 技术的性能进行了验证，比较结果突出了 OLSTM-JTCC 技术在不同指标方面的更好性能。
文章 使用可解释人工智能 (XAI) 检测社交媒体仇恨言论
摘要：可解释人工智能 (XAI) 特性在深度学习模型的仇恨言论检测中具有灵活和多方面的潜力。本研究的目的是解释和说明复杂人工智能 (AI) 模型做出的决策，以了解这些模型的决策过程。作为本研究的一部分，我们采用了两个数据集来演示使用 XAI 进行仇恨言论检测。我们进行了数据预处理，以清除数据中的任何不一致之处、清理推文文本、对文本进行标记和词形还原等。我们还简化了分类变量，以便生成干净的数据集用于训练目的。我们对数据集进行了探索性数据分析，以发现各种模式和见解。我们将各种预先存在的模型应用于 Google Jigsaw 数据集，例如决策树、k-最近邻、多项朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归和长短期记忆 (LSTM)，其中 LSTM 的准确率达到 97.6%。将 LIME（局部可解释模型 - 不可知解释）等可解释方法应用于 HateXplain 数据集。创建了 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）模型的变体，例如准确率为 93.55% 的 BERT + ANN（人工神经网络）和准确率为 93.67% 的 BERT + MLP（多层感知器），以在使用 ERASER（评估基本原理和简单英语推理）基准的可解释性方面取得良好的表现。
推荐引用 推荐引用 Simpson, Jesse D.，“人工智能和图论在网络欺凌中的应用”（2020 年）。密歇根州立大学研究生论文。3535。https://bearworks.missouristate.edu/theses/3535
网络欺凌是当今在线社交媒体中持续存在的破坏性问题。辱骂用户利用社交媒体向无辜的社交媒体用户发送帖子、私人消息、推文或图片，进行网络骚扰。检测和预防网络欺凌案件至关重要。在这项工作中，我分析了多种机器学习、深度学习和图形分析算法，并探索了它们的适用性和性能，以寻求一个强大的网络欺凌检测系统。首先，我评估了机器学习算法支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、决策树和逻辑回归的性能。这产生了积极的结果，并获得了 86% 以上的准确率。使用进化算法实现了进一步的增强，从而改善了机器学习模型的整体结果。深度学习算法是下一个实验，其中从训练时间和性能方面监测效率。接下来，进行了循环神经网络和分层注意力网络的分析，准确率达到 82%。最终的研究项目使用图形分析来探索不同社交媒体用户之间的关系，并分析发现发布攻击性消息的用户的连通性和社区。
基于事件的方法改进商品供应链管理的研究
在此背景下，利用外部数据对于了解世界各地发生的事件至关重要。外部数据是指公共新闻、社交媒体、天气记录、经济、政治、行业等政策（Fan 等人，2015 年）。虽然传统新闻包含大量有关世界各地发生的事件的信息，但社交媒体也是一个重要的信息来源。事实上，许多领域的多项研究都表明社交媒体，尤其是 Twitter 具有预测能力（Imran 等人，2015 年；Hasan 等人，2018 年）。人们讨论事件，并对正在发生的事情做出实时反应（Sakaki 等人，2010 年）。此外，Twitter 可以帮助预测股票市场（Bollen 等人，2011 年；Oliveira 等人，2017 年），社交网络上的活动可以与股票市场的变化相关联（Ruiz 等人，2012 年；Chen 等人，2014 年）。路透社等新闻源可以与社交媒体分析相结合，用于事件检测（Keane 等，2015）。最后，最近发生的事件，例如由 subreddit“r/WallStreetBets”用户引发的 Gamestop 股价上涨以及由 Elon Musk 的多条推文引起的股票价格波动，不断证明社交媒体对股市的影响力日益增强。
社交媒体文本中情感分类的机器学习算法的比较分析
在社交媒体时代，情感分析对于理解公众舆论至关重要。本研究对社交媒体文本中情感分类的五种机器学习算法进行了比较分析：逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，天真的贝叶斯和梯度增强。使用三个月内收集的100,000条推文的数据集，我们评估了这些算法在将情感分类为正，负或中性的表现。数据经过了广泛的预处理，包括使用SMOTE清洁，归一化和解决类不平衡。我们的结果表明，逻辑回归和SVM的总体准确性为86.22％，表明所有情感类别的表现都平衡。随机森林紧随其后的精度为82.59％，而幼稚的贝叶斯和梯度提升的表现较低，但仍然值得注意的性能分别为70.45％和69.96％。所有模型在分类负面情绪方面均表现出挑战，这表明了潜在的改进领域。该研究提供了对每种算法的优势和劣势的见解，为从业人员选择适当的情感分析任务的指导提供了指导。我们的发现有助于将机器学习应用于社交媒体交流的快速发展的景观中的复杂的情感分析任务。
基于词典的方法的比较，机器学习...
情感分析是一种自然语言处理（NLP）方法，它标识了文本中包含的情感。由于其在各种领域的潜在应用，包括财务，市场营销和公众舆论监控，因此受到了极大的关注。在金融领域，情绪分析对于分析市场趋势，预测股票价格和指导投资选择至关重要。本研究论文比较了使用Twitter数据对美国索引的大帽和小帽公司的情感分析中基于词典的方法，机器学习技术和Chatgpt的性能。实施CHATGPT的目的是确定目前正在淹没社交媒体场景的著名工具的有用性。结果表明，随机森林的总体准确性最高，大帽子的83.6％，而小帽子上的森林则达到了78.8％。ChatGpt情感的大帽子的精度为77.44％，而小帽子的精度为72.43％。同时，性能最低的方法是TextBlob，其精度为46.52％，而小帽子的精度为43.57％。随机森林能够理解推文的背景并处理语句和短语，而Chatgpt仍在开发中，但有可能在将来表现更好。在股票市场中使用的语术语和短语很多，这些词语中未包含在TextBlob词典中。因此，TextBlob的性能是性能最低的方法。
社交媒体算法如何脱机公民参与：社会心理过程的框架
许多当代社会运动已在社交媒体上策划。例如，尽管占领华尔街对经济不平等的抗议很少出现在传统媒体上，但该运动在第一天就吸引了4,300个Twitter提到的4,300个Twitter提到，很快就每小时会出现10,000至15,000个职位（DeLuca等人，2012年）。同样，在其第一篇文章的24小时内，#MeToo运动发出了53,000条推文和转发，讨论了性暴力的个人经历，极大地激发了公众对性骚扰的兴趣（Kaufman等，1991）。这种快速扩散表明，通过最低限度的努力，成本和风险，社交媒体可以在广泛到达的社交网络中快速分离用户生成的行动主义（米兰，2015年）。人们不再需要放置传单，确保财政资源或协调大规模聚会来促进和支持事业，这表明社交媒体具有巨大的潜力，可以在没有正式结构或组织的情况下实现基层运动。尽管如此，如果仅在线存在社交媒体行动主义不足以产生真正的社会变革。peo-ple可以在线讨论并表达对社会问题的支持，但是除非它们
PA 疫苗对话项目
前全球呼吸系统疾病负责人、举报人 Mike Yeadon 博士；alexberenson.substack.com/p/urgent- omg-the-pfizer-data-for-kids/comments 紧急：天哪，辉瑞公司针对 5 岁以下儿童的数据；nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2118946 对 SARS-CoV-2 的天然和混合免疫的保护和减弱；childrenshealthdefense.org/defender/covid-vaccine-pediatric-immunization-schedule-cola 制药公司推行给幼儿接种疫苗是不是为了让他们按照儿童免疫计划接种 COVID 疫苗的策略？；bit.ly/3tyXmpw 道格·福特的女儿暗示贾斯汀·比伯的病情与疫苗有关； childrenshealthdefense.org/defender/fda-pfizer-moderna- skip-trials-covid-vaccines FDA 是否会允许辉瑞、Moderna 跳过未来 COVID 疫苗的临床试验？；beforeitsnews.com/health/2022/06/scientific-journalism-is-deadhuman-dna-has-been-poisoned-by-the-jab-an-evil- beyond-comprehension aborted-fetal-tissue-in-your-food-kraft-pepsico-nestle-and-more7-years-ago-on-x-files- 3045780.html Dolores Cahill：接种疫苗的人会在 3 到 5 年内死亡，一次注射就足够了。； childrenshealthdefense.org/defender/fda-covid-vaccine-kids-trial-data FDA 将根据“不道德”的试验数据决定是否为辉瑞 5 岁以下儿童接种 COVID 疫苗； 热门反疫苗推文：立即免费观看最新的“Radical - with @MaajidNawaz”独家由@OdyseeTeam Ep8 播出 - 关于辉瑞举报人、前全球呼吸系统疾病负责人 Mike Yeadon 博士 https://t.co/fka9ccJVig ；我相信强制要求员工接种疫苗的雇主最终会被起诉。谁同意？；突发新闻：安东尼·福奇感染了 COVID，他接种了八次疫苗，戴了四次口罩，但“罗纳”仍然找到了办法。科学！
用于预测加密货币价格移动的盘中交易算法 -
加密货币已成为一种新型的金融资产，近年来引起了广泛关注。这些数字货币的定义特征是它们明显的短期市场波动，主要受到广泛的情感两极化的影响，特别是在Twitter等社交媒体平台上。最近的研究强调了在各个网络中表达的情绪与加密货币的价格动态之间的共同点。这项研究深入研究了通过基础渠道传播的信息性推文对交易者行为的15分钟影响，重点是与情感极化有关的潜在结果。主要目标是确定可以预测价格转移的因素，并可能通过交易算法利用。为了实现这一目标，我们在推文出版后的15分钟内对收益和超额回报率进行了有条件检查。经验发现表明，返回率的统计学意义显着提高，尤其是在推文出版的最初三分钟内。值得注意的是，未观察到由消息引起的不良影响。令人惊讶的是，人们发现情感对加密货币价格变动没有明显的影响。我们的分析进一步确定了投资者主要受推文内容质量影响的影响，这反映在单词和推文量的选择中。虽然本研究中提出的基本交易算法确实在15分钟内产生了一些好处，但这些好处在统计上并不显着。然而，它是潜在增强和进一步研究的基础框架。
利用人工智能分析英国和美国公众在 Facebook 和 Twitter 上对新冠疫苗接种的态度
背景：全球为开发和部署 SARS-CoV-2 疫苗所做的努力正在迅速推进。我们开发并应用了一种基于人工智能 (AI) 的方法来分析英国和美国社交媒体上公众对 COVID-19 疫苗接种的态度，以了解公众态度并确定关注的话题。方法：从 2020 年 3 月 1 日至 11 月 22 日，我们提取了超过 300,000 条与 COVID-19 疫苗接种相关的社交媒体帖子，其中包括来自英国的 23,571 条 Facebook 帖子和来自美国的 144,864 条，以及来自英国的 40,268 条推文和来自美国的 98,385 条推文。我们使用基于自然语言处理和深度学习的技术来预测平均情绪、情绪趋势和讨论主题。我们对这些进行了纵向和地理空间分析，并手动阅读了围绕兴趣点随机选择的帖子，这有助于识别潜在主题并从分析中验证见解。结果：我们发现，英国总体平均正面、负面和中立情绪分别为 58%、22% 和 17%，而美国分别为 56%、24% 和 18%。我们发现，公众对疫苗开发、有效性和试验持乐观态度，但对安全性、经济可行性和公司控制权感到担忧。我们将我们的研究结果与两国的国家调查结果进行了比较，发现它们之间存在广泛的相关性。结论：机构和政府应考虑采用人工智能社交媒体分析，以及调查和其他评估公众态度的传统方法。这可以大规模实时评估公众对 COVID-19 疫苗接种的信心和信任度，帮助解决疫苗怀疑论者的担忧，并制定更有效的政策和沟通策略以最大限度地提高接种率。