摘要 目的——社交网络 (SN) 最近从一种连接人们的手段演变为一种社会工程、激进化、传播宣传和招募恐怖分子的工具。众所周知,伊拉克和叙利亚伊斯兰国 (ISIS) 的大多数成员都是阿拉伯语使用者,甚至非阿拉伯人也采用阿拉伯昵称。然而,研究该主题的大多数文献都涉及非阿拉伯语。此外,识别激进伊斯兰内容所涉及的特征很肤浅,搜索或分类术语在该地区人们的日常聊天中很常见。作者旨在将受宗教在日常生活中的作用影响的正常对话与恐怖主义相关内容区分开来。设计/方法/方法——本文介绍了作者的经验以及收集、分析和分类 ISIS 附属成员以及同情者的 Twitter 数据的结果。作者使用人工智能 (AI) 和机器学习分类算法将推文分类为与恐怖主义相关、一般宗教和无关。发现 – 作者报告了 K 近邻 (KNN)、伯努利朴素贝叶斯 (BNN) 和支持向量机 (SVM) [一对多 (OAA) 和全对全 (AAA)] 算法的分类准确率。作者获得了 83% 的高分类 F1 分数。本文的工作有望帮助更准确地分类激进内容。原创性/价值 – 在本文中,作者收集并分析了数千条提倡和宣传 ISIS 的推文。作者确定了许多 ISIS 言论的常见标记和关键词。此外,作者还应用了文本处理和 AI 机器学习技术将推文分为三类:与恐怖主义相关的、与恐怖主义无关的政治闲聊以及新闻和不相关的数据污染推文。关键词 ISIS、分类、推特、激进化、阿拉伯语 论文类型 研究论文
成分玉米糖浆,糖,葡萄糖含有2%或更少的苹果酸(DL-麦酸酸),口香糖阿拉伯语,天然风味,康巴纳蜡,添加了颜色,黄色5,红色40湖,50湖,黄色5湖,蓝色湖泊,蓝色2湖,蓝色湖泊,蓝色1,carmine 6,颜色1,蓝色1,蓝色1,蓝色1,蓝色1,蓝麦汁浓缩。
摘要:如今可用的各种资源和应用程序使新闻快速增长;这使人们能够分享他们的意见,文章,新闻等。;不管他们拥有的真相百分比如何,这都使人们相信,为此目的,自动锅或假用户可以通过社交媒体和新闻平台发布或发布许多新闻。假新闻检测(FND)是二进制分类任务;这表明新闻是否正确,这涉及预测某些新闻文章被设计为具有欺骗性的概率。通常,出于政治和财务目的而产生的假新闻,例如影响总统选举或操纵股票市场。尽管已经进行了许多研究以将新闻视为虚假新闻,但对以阿拉伯语编写的新闻的信誉的评估仍处于早期阶段。在过去几年中,阿拉伯语的FND开始了更多的兴趣,许多检测方法具有某种能力,可以在多个数据集中检测假新闻。然后对有效检测模型的兴趣一直在增长;具体而言,用阿拉伯语却落后于其他语言的作品。在本文中,我们使用了深度学习模型,并应用了卷积神经网络和长期的短期记忆(CNN-BILSTM),并优化了随机梯度下降(SDG);到称为AFND的阿拉伯语可访问数据集;指的是阿拉伯假新闻检测。我们基于现有的AFND数据集的实验结果表明了令人鼓舞和良好的性能;当我们达到87.7%的准确性时。或仅暗示。我们评估将假新闻视为分类问题之一的问题;即,我们的目标是将给定的新闻分类为可信或不可信;通常以可信度和质量的意义来定义信誉。关键字:假新闻检测,深度学习,双向长期记忆,卷积神经网络介绍,互联网已成为我们生活方式不可或缺的一部分。任何人都可以发表任何可以通过社交网络消费的内容的内容;随着传统信息频道的角色(例如报纸和电视节目如何收集和消费新闻)变得不那么突出,例如在“阿拉伯之春”中;社交媒体平台有至关重要的理由传播新闻和谣言,它被用作2011年阿拉伯世界各个革命的不同方面之间的交流工具。因此,许多科学家和专家一直致力于研究假新闻现象。通过提供解决方案来检测与事实现实不相容的假误导性信息(Gabrielle等,2022)。fnd是立场检测问题的一种部分形式;由于立场检测被定义为与社交媒体分析,信息检索和自然语言处理相关的问题,该问题的重点是检测一个从其已发表的文本中检测到一个人的态度,to诸如思想,概念或事件(例如在已公开的文本或隐含文本中明确编写)的特定目标。dl是机器学习的一部分,用于通过应用具有多层的人工神经网络来建模和解决复杂问题。最近,对确定这种现象的有效检测技术的兴趣一直非常快,许多模型在机器学习算法方面在所有数据集中都表现出色。特别是基于深度学习的方法。它涉及使用需要大量数据才能有效训练的算法,并且可以
本传单还提供易读版、盲文版、大字版以及阿尔巴尼亚语、阿拉伯语、孟加拉语、保加利亚语、中文、爱沙尼亚语、希腊语、古吉拉特语、印地语、旁遮普语、拉脱维亚语、立陶宛语、波兰语、巴西葡萄牙语、罗姆语、罗马尼亚语、俄语、索马里语、西班牙语、土耳其语、契维语、乌克兰语和乌尔都语纸质版。
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1978年11月24日,一名居住在摩洛哥的妇女被汽车撞到。她失去了15分钟的意识,以及她的讲话能力。事故发生前,她说的不是一种语言,因为她是一位法国人,后来曾在生活中获得阿拉伯语。一段时间后,几句话开始回到她身边 - 但不是用法语,她长大的语言自出生以来就说了。令人惊讶的是,她只能用阿拉伯语(L2)进行交流。她的母语剩下几天了(Paradis,Goldblum和Abidi,1982)。多种多样的多语言失语症的类似案例已多次报道或恢复其语言(例如,Fabbro,2001;有关文献的讨论,请参见Green,2005年)。发现,可以通过脑部损伤或皮质刺激选择性地分解单一语言(例如,Ojemann&Whitaker,1978,Rapport,Tan和Whitaker,1983),对双语大脑中两种语言的共享和分离表示了研究。双语者如何激活,代表和控制两种语言的问题仍然是理论和经验探究的肥沃领域,技术进步使我们能够利用越来越多的多样化的工具,可以将其凝视到黑匣子的双语认知中。在本章中,我们重点介绍了两个这样的工具的贡献:眼睛跟踪和功能性磁共振成像(fMRI)。我们首先讨论语言是如何进行的,并从眼神追踪实验中审查证据,表明双语者在使用多种语言时,即使仅使用一种语言。然后,我们回顾了从使用fMRI(首先)确定大脑中不同语言的洞察力,然后确定语言控制基础的神经机制。
学术成绩单官方电子副本应作为在线申请的一部分提交。所有以前的大学研究都需要最终成绩单和毕业陈述。提交的所有成绩单应包括对分级系统的说明。对于尚未完成当前研究的人,成绩单必须包括最后一个学期的课程工作的结果。用英语或阿拉伯语以外的语言的成绩单必须伴随正式翻译。根据副本或不完整的成绩单被录取的申请人将需要在注册时提供原始成绩单以注册课程。
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