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Autor Liu, Huan |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaCombating Online Hostile Posts in Regional Languages during Emergency Situation / Chakraborty, Tanmoy ; Shu, Kai ; Bernard, H. Russell ; Liu, Huan ; Akhtar, Md Shad
TÃtulo : Combating Online Hostile Posts in Regional Languages during Emergency Situation : First International Workshop, CONSTRAINT 2021, Collocated with AAAI 2021, Virtual Event, February 8, 2021, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chakraborty, Tanmoy, ; Shu, Kai, ; Bernard, H. Russell, ; Liu, Huan, ; Akhtar, Md Shad, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XI, 258 p. 19 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-73696-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Gestión de base de datos Inteligencia artificial Ciencias sociales Software de la aplicacion Sistema de administración de base de datos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: Resumen: Este libro constituye artÃculos seleccionados y revisados ​​del Primer Taller Internacional sobre la lucha contra publicaciones hostiles en lÃnea en idiomas regionales durante situaciones de emergencia, CONSTRAINT 2021, ubicado junto con AAAI 2021, celebrado como evento virtual, en febrero de 2021. El 14 completo Los artÃculos y 9 artÃculos breves presentados fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 62 presentaciones calificadas. Los artÃculos presentan enfoques interdisciplinarios sobre análisis de redes sociales multilingües y formas no convencionales de combatir publicaciones hostiles en lÃnea. Nota de contenido: Identifying Offensive Content in Social Media Posts -- Identification and Classification of Textual Aggression in Social Media: Resource Creation and Evaluation -- Fighting an Infodemic: COVID-19 Fake News Dataset -- Revealing the Blackmarket Retweet Game: A Hybrid Approach -- Overview of CONSTRAINT 2021 Shared Tasks: Detecting English COVID-19 Fake News and Hindi Hostile Posts -- LaDiff ULMFiT: A Layer Differentiated training approach for ULMFiT -- Extracting latent information from datasets in The CONSTRAINT-2020 shared task on the hostile post detection -- Fake news and hostile posts detection using an ensemble learning model -- Transformer-based Language Model Fine-tuning Methods for COVID-19 Fake News Detection -- Tackling the infodemic : Analysis using Transformer based models -- Exploring Text-transformers in AAAI 2021 Shared Task: COVID-19 Fake News Detection in English -- g2tmn at Constraint@AAAI2021: Exploiting CT-BERT and Ensembling Learning for COVID-19 Fake News Detection -- Model Generalization on COVID-19 Fake News Detection -- ECOL: Early Detection of COVID Lies Using Content, Prior Knowledge and Source Information -- Evaluating Deep Learning Approaches for Covid19 Fake News Detection -- A Heuristic-driven Ensemble Framework for COVID-19 Fake News Detection -- Identification of COVID-19 related Fake News via Neural Stacking -- Fake News Detection System using XLNet model with Topic Distributions: CONSTRAINT@AAAI2021 Shared Task -- Coarse and Fine-Grained Hostility Detection in Hindi Posts using Fine Tuned Multilingual Embeddings -- Hostility Detection in Hindi leveraging Pre-Trained Language Models -- Stacked embeddings and multiple fine-tuned XLM-RoBERTa models for Enhanced hostility identification -- Task Adaptive Pretraining of Transformers for Hostility Detection -- Divide and Conquer: An Ensemble Approach for Hostile Post Detection in Hindi. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Combating Online Hostile Posts in Regional Languages during Emergency Situation : First International Workshop, CONSTRAINT 2021, Collocated with AAAI 2021, Virtual Event, February 8, 2021, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Chakraborty, Tanmoy, ; Shu, Kai, ; Bernard, H. Russell, ; Liu, Huan, ; Akhtar, Md Shad, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XI, 258 p. 19 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-73696-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Gestión de base de datos Inteligencia artificial Ciencias sociales Software de la aplicacion Sistema de administración de base de datos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: Resumen: Este libro constituye artÃculos seleccionados y revisados ​​del Primer Taller Internacional sobre la lucha contra publicaciones hostiles en lÃnea en idiomas regionales durante situaciones de emergencia, CONSTRAINT 2021, ubicado junto con AAAI 2021, celebrado como evento virtual, en febrero de 2021. El 14 completo Los artÃculos y 9 artÃculos breves presentados fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 62 presentaciones calificadas. Los artÃculos presentan enfoques interdisciplinarios sobre análisis de redes sociales multilingües y formas no convencionales de combatir publicaciones hostiles en lÃnea. Nota de contenido: Identifying Offensive Content in Social Media Posts -- Identification and Classification of Textual Aggression in Social Media: Resource Creation and Evaluation -- Fighting an Infodemic: COVID-19 Fake News Dataset -- Revealing the Blackmarket Retweet Game: A Hybrid Approach -- Overview of CONSTRAINT 2021 Shared Tasks: Detecting English COVID-19 Fake News and Hindi Hostile Posts -- LaDiff ULMFiT: A Layer Differentiated training approach for ULMFiT -- Extracting latent information from datasets in The CONSTRAINT-2020 shared task on the hostile post detection -- Fake news and hostile posts detection using an ensemble learning model -- Transformer-based Language Model Fine-tuning Methods for COVID-19 Fake News Detection -- Tackling the infodemic : Analysis using Transformer based models -- Exploring Text-transformers in AAAI 2021 Shared Task: COVID-19 Fake News Detection in English -- g2tmn at Constraint@AAAI2021: Exploiting CT-BERT and Ensembling Learning for COVID-19 Fake News Detection -- Model Generalization on COVID-19 Fake News Detection -- ECOL: Early Detection of COVID Lies Using Content, Prior Knowledge and Source Information -- Evaluating Deep Learning Approaches for Covid19 Fake News Detection -- A Heuristic-driven Ensemble Framework for COVID-19 Fake News Detection -- Identification of COVID-19 related Fake News via Neural Stacking -- Fake News Detection System using XLNet model with Topic Distributions: CONSTRAINT@AAAI2021 Shared Task -- Coarse and Fine-Grained Hostility Detection in Hindi Posts using Fine Tuned Multilingual Embeddings -- Hostility Detection in Hindi leveraging Pre-Trained Language Models -- Stacked embeddings and multiple fine-tuned XLM-RoBERTa models for Enhanced hostility identification -- Task Adaptive Pretraining of Transformers for Hostility Detection -- Divide and Conquer: An Ensemble Approach for Hostile Post Detection in Hindi. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Disinformation, Misinformation, and Fake News in Social Media : Emerging Research Challenges and Opportunities Tipo de documento: documento electrónico Autores: Shu, Kai, ; Wang, Suhang, ; Lee, Dongwon, ; Liu, Huan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: VIII, 288 p. 84 ilustraciones, 73 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-42699-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos SociologÃa Ciencias sociales Medios de comunicación social Periodismo MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Métodos sociológicos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Clasificación: Resumen: Este libro sirve como un punto de entrada conveniente para que investigadores, profesionales y estudiantes comprendan los problemas y desafÃos, aprendan soluciones de vanguardia para sus necesidades especÃficas e identifiquen rápidamente nuevos problemas de investigación en sus dominios. Los colaboradores de este volumen describen los avances recientes en tres partes relacionadas: (1) participación de los usuarios en la difusión del desorden de la información; (2) técnicas para detectar y mitigar la desinformación; y (3) temas de actualidad como la ética, blockchain, clickbaits, etc. Este volumen editado atraerá a estudiantes, investigadores y profesionales que trabajan en desinformación, desinformación y noticias falsas en las redes sociales desde una perspectiva única. Nota de contenido: A Social Network Analysis and Cyber Forensics Informed Exploration of Disinformation Campaigns -- Mitigating Fake News through Fact-checking URL recommendation -- Detecting Fake News with Semi-supervised Tensor Decomposition -- Learning Hierarchical Discourse-level Structure for Fake News Detection -- Mining Styles and Emotions for Fake News Detection -- Fake News Detection with Deep Diffusive Network Model -- Fake News Detection: An Interdisciplinary Research -- Jointly Identifying Framing Bias and Detecting Fake News on Social Media. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Disinformation, Misinformation, and Fake News in Social Media : Emerging Research Challenges and Opportunities [documento electrónico] / Shu, Kai, ; Wang, Suhang, ; Lee, Dongwon, ; Liu, Huan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - VIII, 288 p. 84 ilustraciones, 73 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-42699-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de datos SociologÃa Ciencias sociales Medios de comunicación social Periodismo MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Métodos sociológicos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Clasificación: Resumen: Este libro sirve como un punto de entrada conveniente para que investigadores, profesionales y estudiantes comprendan los problemas y desafÃos, aprendan soluciones de vanguardia para sus necesidades especÃficas e identifiquen rápidamente nuevos problemas de investigación en sus dominios. Los colaboradores de este volumen describen los avances recientes en tres partes relacionadas: (1) participación de los usuarios en la difusión del desorden de la información; (2) técnicas para detectar y mitigar la desinformación; y (3) temas de actualidad como la ética, blockchain, clickbaits, etc. Este volumen editado atraerá a estudiantes, investigadores y profesionales que trabajan en desinformación, desinformación y noticias falsas en las redes sociales desde una perspectiva única. Nota de contenido: A Social Network Analysis and Cyber Forensics Informed Exploration of Disinformation Campaigns -- Mitigating Fake News through Fact-checking URL recommendation -- Detecting Fake News with Semi-supervised Tensor Decomposition -- Learning Hierarchical Discourse-level Structure for Fake News Detection -- Mining Styles and Emotions for Fake News Detection -- Fake News Detection with Deep Diffusive Network Model -- Fake News Detection: An Interdisciplinary Research -- Jointly Identifying Framing Bias and Detecting Fake News on Social Media. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Social Media Processing : 6th National Conference, SMP 2017, Beijing, China, September 14-17, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cheng, Xueqi, ; Ma, Weiying, ; Liu, Huan, ; Shen, Huawei, ; Feng, Shizheng, ; Xie, Xing, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 356 p. 78 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-6805-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Ciencias sociales Ciencias de la Computación Sistemas de almacenamiento y recuperación de información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Modelos de Computación Almacenamiento y recuperación de información Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 6.ª Conferencia Nacional de Procesamiento de Redes Sociales, SMP 2017, celebrada en Beijing, China, en septiembre de 2017. Los 28 artÃculos completos revisados ​​presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 140 presentaciones. Los artÃculos abordan cuestiones tales como: descubrimiento de conocimientos a partir de datos; procesamiento natural del lenguaje; minerÃa de textos y análisis de sentimientos; Análisis de redes sociales y computación social. Nota de contenido: Knowledge discovery for data -- Natural language processing -- Text mining and sentiment analysis.- Social network analysis and social computing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Social Media Processing : 6th National Conference, SMP 2017, Beijing, China, September 14-17, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Cheng, Xueqi, ; Ma, Weiying, ; Liu, Huan, ; Shen, Huawei, ; Feng, Shizheng, ; Xie, Xing, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2017 . - XIII, 356 p. 78 ilustraciones.
ISBN : 978-981-10-6805-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Ciencias sociales Ciencias de la Computación Sistemas de almacenamiento y recuperación de información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Modelos de Computación Almacenamiento y recuperación de información Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 6.ª Conferencia Nacional de Procesamiento de Redes Sociales, SMP 2017, celebrada en Beijing, China, en septiembre de 2017. Los 28 artÃculos completos revisados ​​presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 140 presentaciones. Los artÃculos abordan cuestiones tales como: descubrimiento de conocimientos a partir de datos; procesamiento natural del lenguaje; minerÃa de textos y análisis de sentimientos; Análisis de redes sociales y computación social. Nota de contenido: Knowledge discovery for data -- Natural language processing -- Text mining and sentiment analysis.- Social network analysis and social computing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
