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Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类
抽象的自主机器人用于以人为中心的环境（例如办公室，餐馆，医院和私人住宅）进行协作和合作的任务。这些活动要求机器人以社会可接受的方式吸引人们，即使他们犯了错误。由于技术或环境局限性（例如多模态观测值不匹配），机器人会导致通知失败。虽然无法完全避免这些错误，但仍然有必要最大程度地减少它们。在本文中，我们希望通过使用对比言语和非语言的多个提示来使用讽刺，以允许机器人隐藏其相互作用信号的不确定性。结果表明两种态度之间的某些差异，例如机器人的独立性和自信。
人工智能未来的七大支柱
摘要：近年来，人工智能研究显示出对人类和社会产生积极影响的巨大潜力。尽管人工智能在分类和模式识别相关任务中的表现往往优于人类，但在处理直觉决策、意义消歧、讽刺检测和叙事理解等复杂任务时，它仍然面临挑战，因为这些任务需要高级推理，例如常识推理和因果推理，而这些推理尚未得到令人满意的模拟。为了解决这些缺点，我们提出了七个支柱，我们认为这些支柱代表了人工智能未来的关键标志性特征，即：多学科性、任务分解、平行类比、符号基础、相似性度量、意图意识和可信度。
品牌监控的社交媒体情感分析
制定敏捷营销策略。情感分析使品牌可以微调其消息传递，改善客户参与度并预测市场趋势，从而使他们具有竞争优势。但是，尽管具有巨大的潜力，但实施情感分析并非没有挑战。检测讽刺，了解文化细微差别并解决算法偏见只是必须克服的一些障碍，以确保准确，公平的情感分类。本文将深入研究社交媒体情感分析的技术方面和实际应用，证明其作为实时品牌监控和决策的工具的价值。此外，通过研究成功采用情感分析的品牌的现实世界实例，本研究将强调该技术对品牌声誉和客户的有形影响。
可解释的人工智能用于情绪分析
作为一种实用的舆情挖掘和分析工具，社交媒体分析已在许多研究领域中被证明具有很高的价值[1]。情绪分析解决了复杂的社会情感应用的动态问题，这些应用渗透到有感知和解决方案的社交网络中的智能和决策中[2]。当代情绪分析始于简单的极性检测，现已发展为对情感和情绪感知的更细致的分析[3]。然而，检测自然语言中的细粒度情绪即使对人类来说也很困难，这使其自动检测非常复杂。此外，在线观点可以以文本评论或评分的形式提出，针对整个产品，也可以针对其各个方面[4]。多条冗长的评论、带有微文本的随意方言（文字游戏、新词和俚语）的使用、比喻性语言的使用（讽刺、反语）、多语言内容（代码混合和代码转换）和观点垃圾邮件都给意见提取任务增加了挑战。
创伤性脑损伤后的认知问题
认知交流 思维困难会使您更难表达自己的想法和理解别人想要表达的意思。认知交流问题的例子包括： • 难以想出合适的词 • 难以开始或跟上对话或理解他人所说的话 • 语无伦次或容易偏离主题 • 难以以有条理的方式表达想法 • 难以通过面部表情、语调和肢体语言（非语言交流）表达您的想法和感受 • 难以读懂他人的非语言交流和表明他人感受、想法、期望或意图的社交暗示 • 误解笑话或讽刺 • 失语症是一种会影响您的言语或正确理解语言的能力的疾病。语言治疗师可以对您进行失语症测试。以下某些建议可能对失语症患者有帮助。然而，可能需要接受过专门训练的治疗师的语言治疗，他们可以教授针对失语症的特定策略。
COMAP 竞赛 AI 政策
• 客观性：LLM 生成的文本中可能出现包含种族主义、性别歧视或其他偏见的先前发布的内容，并且可能无法体现某些重要观点。• 准确性：LLM 可能会“产生幻觉”，即生成虚假内容，尤其是在其领域之外使用或处理复杂或模糊主题时。它们可能生成在语言上合理但在科学上不合理的内容，它们可能弄错事实，并且它们已被证明会生成不存在的引文。一些 LLM 仅接受过特定日期之前发布的内容的培训，因此呈现的图像不完整。• 语境理解：LLM 无法将人类理解应用于一段文本的语境，尤其是在处理惯用表达、讽刺、幽默或隐喻语言时。这可能会导致生成的内容出现错误或误解。• 训练数据：LLM 需要大量高质量的训练数据才能实现最佳性能。然而，在某些领域或语言中，此类数据可能并不容易获得，从而限制了任何输出的实用性。
打击虚假信息：智能决策支持系统最新基于人工智能的协作人机交互概述
摘要：近年来，自动虚假信息检测方法备受关注，因为虚假信息会对社会凝聚力产生严重影响。虚假信息会影响选举结果、疾病传播（阻止采取适当的对策）和盟友的形成，正如俄罗斯入侵乌克兰所表明的那样。因此，不仅要考虑文本作为媒介，还要考虑录音、视频内容和图像以打击虚假新闻。然而，自动事实核查工具无法同时处理所有模态，并且在嵌入信息背景、讽刺、反讽以及没有明确真值的情况下面临困难。最近的研究表明，协作的人机系统比单独的人类或机器学习方法更能成功地识别虚假信息。因此，在本文中，我们简要而全面地介绍了当前针对文本、音频、视频、图像、多模态组合的自动虚假信息检测方法，它们在智能决策支持系统 (IDSS) 中的扩展以及人类协作的形式和角色。在现实生活中，此类系统越来越多地被记者应用，根据两种最突出的用例类型，即每日新闻档案和调查性新闻，为人类角色设定规范。
代码链：使用语言模型的推理 -
代码提供了一种一般的句法结构来构建复杂的程序并与代码解释器配对时执行精确的计算 - 我们假设语言模型（LMS）可以利用代码编写来提高思想链推理不仅用于逻辑和算术任务（Chen等人 ，2022; Nye等。 ，2021;奥斯汀等。 ，2021），但也适用于语义（尤其是两者的混合物）。 例如，考虑提示LM编写代码，以计算其在论文中检测到的讽刺的次数：LM可能难以编写“ destect_sarcasm（string）”可以由解释器执行的实现（处理边缘案例将是不可公司执行的）。 但是，如果LMS不仅编写代码，还可以通过生成“ destect_sarcasm（string）”的预期输出来选择性地“仿真”解释器，那么LMS仍可能会产生有效的解决方案。 在这项工作中，我们提出了代码链（COC），这是一种简单而有效的扩展，可改善LM代码驱动的推理。 关键想法是鼓励LMS在程序中格式化语义子任务作为灵活的伪代码，而解释器可以明确地捕获未定义的行为并用LM进行模拟（作为“ LMULATOR”）。 实验表明，代码链的表现优于各种基准的思想链和其他基线。在大基础上，代码链可实现84％，比思想链增长了12％。 简而言之，COC扩大了LMS可以通过“代码思考”来回答的推理问题的范围。，2022; Nye等。，2021;奥斯汀等。，2021），但也适用于语义（尤其是两者的混合物）。例如，考虑提示LM编写代码，以计算其在论文中检测到的讽刺的次数：LM可能难以编写“ destect_sarcasm（string）”可以由解释器执行的实现（处理边缘案例将是不可公司执行的）。但是，如果LMS不仅编写代码，还可以通过生成“ destect_sarcasm（string）”的预期输出来选择性地“仿真”解释器，那么LMS仍可能会产生有效的解决方案。在这项工作中，我们提出了代码链（COC），这是一种简单而有效的扩展，可改善LM代码驱动的推理。关键想法是鼓励LMS在程序中格式化语义子任务作为灵活的伪代码，而解释器可以明确地捕获未定义的行为并用LM进行模拟（作为“ LMULATOR”）。实验表明，代码链的表现优于各种基准的思想链和其他基线。在大基础上，代码链可实现84％，比思想链增长了12％。简而言之，COC扩大了LMS可以通过“代码思考”来回答的推理问题的范围。
生成人造时代的可持续就业能力...
系统旨在基于数据生成新输出的系统对系统进行了培训（Gozalo-Brizuela＆Garrido-Merchan，2023年）。自2022年下半年发布研究预览以来，Chatgpt吸引了许多人（他们没有故意生活在岩石下）的注意力，其能力能够写出几乎所有内容的信息，从烤蛋糕到埋葬尸体。根据Openai的说法，美国大约80％的劳动力可能至少有10％的工作任务受到引入诸如ChatGpt之类的生成AI系统的影响。更重要的是，随着生成AI的实施，在美国所有工作任务中约有15％可以在相同质量的水平上更快地完成（Eloundou等，2023）。正如美国进行的研究很容易被概括为世界其他地区（是的，这是讽刺），因此生成AI的兴起对全球工作实践和政策提出了令人着迷的挑战（Dwivedi等，2023； Hacker等，2023）。研究已经开始揭示生成AI系统对生产率的利益影响（Brynjolfsson等，2023； Noy＆Zhang，2023），但这种变化对就业能力的影响尚待观察。因此，作为其未来就业能力的一个人，可能会受到Chatgpt和其他生成AI系统的实施影响，我觉得这与任何人一样，对生成AI对可持续就业能力的含义的影响也是如此。在开始之前，我应该提到我绝不是可持续就业能力的专家。因此，为了确保我们都在同一页面上，我介绍了以下Chatgpt生成的可持续性定义（图1），这是“员工在职业生涯中保持生产力和可就业的能力。”我知道，这种定义可能不是最全面的（尽管如此，但现有的定义都不是），但是出于这种gom的目的，它会做到。