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COVID--19_FNIR
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新框架融合AI与心理学以检测健康错误信息
研究人员开发了一种新颖的多分支融合框架,旨在检测和分析社交媒体上健康错误信息的传播。该模型将基于Transformer的语义分析与修辞线索和心理因素相结合,借鉴了可能性模型(Elaboration Likelihood Model)和计划行为理论(Theory of Planned Behaviour)等既有理论。除了简单的分类,该框架还引入了认知传播得分(Cognitive Propagation Score, CPS),利用可解释…
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新框架利用主题建模和传播性评分优先处理疫情错误信息
研究人员开发了一个名为BERTopic-Virality Prioritisation (BERTopic-VP) 的新框架,用于分析疫情期间的错误信息。该框架结合了主题建模和一个根据主题潜在传播速度进行优先排序的层。它还包含一个混合错误信息检测模块,该模块融合了基于内容的分类器和来自公共卫生知识库的外部验证信号。该系统应用于与COVID-19和mpox相关的数据集,取得了很高的分类性能,并识别出高影响力错误信息集群。