几项作品已经研究了主观文本，因为它们可以在用户中引起某些行为。大多数工作都集中在社交网络中的用户生成的文本上，但是其他一些文本也包括对某些主题的观点，可能会影响政治决策期间的判断标准。在这项工作中，我们解决了针对新闻头条领域的有针对性情绪分析的任务，该领域由主要渠道在2019年阿根廷总统大选期间发布。为此，我们介绍了1,976个头条新闻的极性数据集，该数据集在2019年选举中以目标级别提及候选人。基于预训练的语言模型的最先进的分类算法的初步实验表明，目标信息有助于此任务。我们公开提供数据和预培训模型。

情感分析是NLP中研究最广泛的应用程序之一，但大多数工作都集中在具有大量数据的语言上。我们介绍了尼日利亚的四种口语最广泛的语言（Hausa，Igbo，Nigerian-Pidgin和Yor \'ub \'a）的第一个大规模的人类通知的Twitter情感数据集，该数据集由大约30,000个注释的推文组成（以及每种语言的大约30,000个）（以及14,000尼日利亚猎人），其中包括大量的代码混合推文。我们提出了文本收集，过滤，处理和标记方法，使我们能够为这些低资源语言创建数据集。我们评估了数据集上的预训练模型和转移策略。我们发现特定于语言的模型和语言适应性芬通常表现最好。我们将数据集，训练的模型，情感词典和代码释放到激励措施中，以代表性不足的语言进行情感分析。

通讯和社交网络可以从分析师和公众提供公司提供的产品和/或服务的角度来反映市场和特定股票的意见。因此，这些文本的情感分析可以提供有用的信息，以帮助投资者在市场上进行贸易。在本文中，建议通过预测-1和+1之间的范围内的分数（数据类型Rime）来确定与公司和股票相关的情绪。具体而言，我们精细调整了罗伯塔模型来处理头条和微博，并将其与其他变压器层组合，以处理与情绪词典的句子分析，以改善情绪分析。我们在Semeval-2017任务5发布的财务数据上进行了评估，我们的命题优于Semeval-2017任务5和强基线的最佳系统。实际上，与财务和一般情绪词典的上下文句子分析的组合为我们的模型提供了有用的信息，并允许它产生更可靠的情感分数。

媒体报道对公众对事件的看法具有重大影响。尽管如此，媒体媒体经常有偏见。偏见新闻文章的一种方法是改变选择一词。通过单词选择对偏见的自动识别是具有挑战性的，这主要是由于缺乏黄金标准数据集和高环境依赖性。本文介绍了Babe，这是由训练有素的专家创建的强大而多样化的数据集，用于媒体偏见研究。我们还分析了为什么专家标签在该域中至关重要。与现有工作相比，我们的数据集提供了更好的注释质量和更高的通知者协议。它由主题和插座之间平衡的3,700个句子组成，其中包含单词和句子级别上的媒体偏见标签。基于我们的数据，我们还引入了一种自动检测新闻文章中偏见的句子的方法。我们最佳性能基于BERT的模型是在由遥远标签组成的较大语料库中进行预训练的。对我们提出的监督数据集进行微调和评估模型，我们达到了0.804的宏F1得分，表现优于现有方法。

社交媒体在现代社会中尤其是在西方世界中的政策制定方面已经变得极其影响力（例如，48％的欧洲人每天或几乎每天都使用社交媒体）。 Twitter之类的平台使用户可以关注政客，从而使公民更多地参与政治讨论。同样，政客们使用Twitter来表达他们的观点，在当前主题上进行辩论，并促进其政治议程，以影响选民行为。先前的研究表明，传达负面情绪的推文可能会更频繁地转发。在本文中，我们试图分析来自不同国家的政客的推文，并探索他们的推文是否遵循相同的趋势。利用最先进的预训练的语言模型，我们对从希腊，西班牙和英国的成千上万的推文进行了情感分析，包括权威的行政部门。我们通过系统地探索和分析有影响力和不流行的推文之间的差异来实现这一目标。我们的分析表明，政治家的负面推文更广泛地传播，尤其是在最近的时代，并突出了情感和受欢迎程度相交的有趣趋势。

从文本数据中推断出具有政治收费的信息是文本和作者级别的自然语言处理（NLP）的流行研究主题。近年来，对这种研究的研究是在伯特等变形金刚的代表性的帮助下进行的。尽管取得了很大的成功，但我们可能会询问是否通过将基于转换的模型与其他知识表示形式相结合，是否可以进一步改善结果。为了阐明这个问题，本工作描述了一系列实验，以比较英语和葡萄牙语中文本的政治推断的替代模型配置。结果表明，某些文本表示形式 - 特别是，BERT预训练的语言模型与句法依赖模型的联合使用可能胜过多个实验环境的替代方案，这是进一步研究异质文本表示的潜在强大案例在这些以及可能的其他NLP任务中。

发现别人认为是我们信息收集策略的关键方面。现在，人们可以积极利用信息技术来寻找和理解他人的想法，这要归功于越来越多的意见资源（例如在线评论网站和个人博客）的越来越多。由于其在理解人们的意见方面的关键功能，因此情感分析（SA）是一项至关重要的任务。另一方面，现有的研究主要集中在英语上，只有少量研究专门研究低资源语言。对于情感分析，这项工作根据用户评估提供了一个新的多级乌尔都语数据集。高音扬声器网站用于获取乌尔都语数据集。我们提出的数据集包括10,000项评论，这些评论已被人类专家精心归类为两类：正面，负面。这项研究的主要目的是构建一个手动注释的数据集进行乌尔都语情绪分析，并确定基线结果。采用了五种不同的词典和规则的算法，包括NaiveBayes，Stanza，TextBlob，Vader和Flair，实验结果表明，其精度为70％的天赋优于其他经过测试的算法。

由于BERT出现，变压器语言模型和转移学习已成为自然语言理解任务的最先进。最近，一些作品适用于特定领域的预训练，专制模型，例如科学论文，医疗文件等。在这项工作中，我们呈现RoberTuito，用于西班牙语中的用户生成内容的预先训练的语言模型。我们在西班牙语中培训了罗伯特托5亿推文。关于涉及用户生成文本的4个任务的基准测试显示，罗伯特托多于西班牙语的其他预先接受的语言模型。为了帮助进一步研究，我们将罗伯特多公开可在HuggingFace Model Hub上提供。

在本文中，我们将科学文章分类为自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的科学文章（i）是否通过引入击败现有模型或的新型技术来扩展当前的最新技术是否（ii）他们是否主要批评现有的最新技术，即，它相对于某些属性（例如，错误的评估，错误的数据集，误导性的任务规范）不足。我们将（i）下的贡献称为具有\ enquote {正姿势}和（ii）下的贡献为具有\ enquote {负姿势}（对相关工作）。我们注释来自NLP和ML的1.5k纸以超过1.5k的论文来培训基于SCIBERT的模型，以自动根据其标题和抽象来预测论文的立场。然后，我们分析了NLP和ML的最后35年$ 35年以上的41k纸上的大规模趋势，发现随着时间的流逝，论文变得更加积极，但是负面论文也变得更加负面，我们观察到更多的负面论文，我们观察到了更多的负面论文。最近几年。在收到的引用方面，负面论文也更具影响力。

我们提出了视觉和启发性语言变压器（Vault）。 Vault是流行的视觉和语言变压器（VILT）的扩展，并提高了视觉和语言任务的性能，这些任务涉及比图像字幕更复杂的文本输入，同时对训练和推理效率的影响最小。重要的是，Vilt通过使用浅图像编码器实现了有效的培训和视觉和语言任务的推断。但是，它是在字幕和类似的数据集上鉴定的，在该数据集中，语言输入简单，文字和描述性，因此缺乏语言多样性。因此，当使用野外多媒体数据（例如多模式社交媒体数据（在我们的工作，Twitter）中）时，从字幕语言数据以及任务多样性都有显着转变，我们确实找到了证据表明该语言vilt的能力是缺乏的。保险库的关键见解是将大型语言模型（例如Bert）的输出表示传播到Vilt的语言输入。我们表明，这种策略在涉及更丰富的语言输入和情感构造的视觉和语言任务上大大改善了毒品，例如Twitter-2015，Twitter-2015，Twitter-2017，MVSA-Single和MVSA-Multiple，但落后于纯粹的推理任务之后作为彭博Twitter文本图像关系数据集。我们已经在https://github.com/gchochla/vault上发布了所有实验的代码。

论证分析是一个计算语言学领域，该领域研究了从文本及其之间的关系中提取参数的方法以及文本的论证结构。本文是组织者关于在对话会议框架内涉及俄罗斯语言文本的第一个论证分析系统竞争的报告。在比赛期间，参与者得到了两项任务：立场检测和论证分类。准备了与Covid-19-19的大流行有关的三个主题（疫苗接种，隔离和戴口罩）的三个主题的语料库（有关社交媒体帖子的评论），并进行了注释，并用于培训和测试。在这两个任务中赢得第一名的系统都使用了BERT体系结构的NLI（自然语言推理）变体，自动翻译为英语以应用专业的BERT模型，在Twitter帖子上进行了讨论COVID-19，以及对COVID-19目标实体。该系统显示以下结果：对于立场检测任务，F1得分为0.6968，对于参数分类任务，F1得分为0.7404。我们希望准备好的数据集和基线将有助于进一步研究俄罗斯语言的论证挖掘。

对于政治和社会科学以及语言学和自然语言处理（NLP），它们都很有趣。退出研究涵盖了各个议会内的讨论。相比之下，我们将高级NLP方法应用于2017年至2020年之间的六个国家议会（保加利亚，捷克语，法语，斯洛文尼亚，西班牙语和英国）的联合和比较分析，其笔录是Parlamint数据集收集的一部分。使用统一的方法，我们分析了讨论，情感和情感的主题。我们评估说话者的年龄，性别和政治取向是否可以从演讲中检测到。结果表明，分析国家之间的一些共同点和许多令人惊讶的差异。

媒体覆盖率对公众对事件的看法具有实质性影响。尽管如此，媒体网点往往偏见。偏见新闻文章的一种方法是改变单词选择。单词选择自动识别偏差是具有挑战性的，主要是由于缺乏金标准数据集和高上下文依赖性。在本研究项目中，我旨在设计数据集和方法来识别媒体偏差。为实现这一目标，我计划使用自然语言处理和深度学习的研究方法，同时使用模型，并使用心理学和语言学的分析概念。第一个结果表明了跨学科研究方法的有效性。我的愿景是设计一个系统，帮助新闻读者了解偏见造成的媒体覆盖差异。到目前为止，我最好的基于BERT的模型是在较大的标签组成的较大核查上进行预先培训，表明远程监管有可能成为偏向偏差困难任务的解决方案。

Supervised approaches generally rely on majority-based labels. However, it is hard to achieve high agreement among annotators in subjective tasks such as hate speech detection. Existing neural network models principally regard labels as categorical variables, while ignoring the semantic information in diverse label texts. In this paper, we propose AnnoBERT, a first-of-its-kind architecture integrating annotator characteristics and label text with a transformer-based model to detect hate speech, with unique representations based on each annotator's characteristics via Collaborative Topic Regression (CTR) and integrate label text to enrich textual representations. During training, the model associates annotators with their label choices given a piece of text; during evaluation, when label information is not available, the model predicts the aggregated label given by the participating annotators by utilising the learnt association. The proposed approach displayed an advantage in detecting hate speech, especially in the minority class and edge cases with annotator disagreement. Improvement in the overall performance is the largest when the dataset is more label-imbalanced, suggesting its practical value in identifying real-world hate speech, as the volume of hate speech in-the-wild is extremely small on social media, when compared with normal (non-hate) speech. Through ablation studies, we show the relative contributions of annotator embeddings and label text to the model performance, and tested a range of alternative annotator embeddings and label text combinations.

对仇恨言论和冒犯性语言（HOF）的认可通常是作为一项分类任务，以决定文本是否包含HOF。我们研究HOF检测是否可以通过考虑HOF和类似概念之间的关系来获利：（a）HOF与情感分析有关，因为仇恨言论通常是负面陈述并表达了负面意见； （b）这与情绪分析有关，因为表达的仇恨指向作者经历（或假装体验）愤怒的同时经历（或旨在体验）恐惧。 （c）最后，HOF的一个构成要素是提及目标人或群体。在此基础上，我们假设HOF检测在与这些概念共同建模时，在多任务学习设置中进行了改进。我们将实验基于这些概念的现有数据集（情感，情感，HOF的目标），并在Hasoc Fire 2021英语子任务1A中评估我们的模型作为参与者（作为IMS-Sinai团队）。基于模型选择实验，我们考虑了多个可用的资源和共享任务的提交，我们发现人群情绪语料库，Semeval 2016年情感语料库和犯罪2019年目标检测数据的组合导致F1 =。 79在基于BERT的多任务多任务学习模型中，与Plain Bert的.7895相比。在HASOC 2019测试数据上，该结果更为巨大，而F1中的增加2pp和召回大幅增加。在两个数据集（2019，2021）中，HOF类的召回量尤其增加（2019年数据的6pp和2021数据的3pp），表明MTL具有情感，情感和目标识别是适合的方法可能部署在社交媒体平台中的预警系统。

社交媒体平台为挖掘公众舆论提供了众多社会兴趣问题的金矿。意见采矿是一个问题，可以通过捕获和汇总各个社交媒体职位的立场，作为支持，反对或者在手头上的问题上进行。虽然大多数姿态检测工作已经调查了具有有限时间覆盖率的数据集，但最近提高了调查纵向数据集的兴趣。在新数据中观察到的语言和行为模式中的演变动态，依次适应姿态检测系统来处理变化。在本调查论文中，我们研究了计算语言学与数字媒体人类交流的交叉口。在考虑动态的新兴研究中，我们在探索不同的语义和语用因素，探讨了影响语言数据的不同语义和语用因素，特别是审查。我们进一步讨论了在社交媒体中捕获姿态动态的当前方向。我们组织处理姿态动态的挑战，确定公开挑战，并在三个关键方面讨论未来的方向：话语，背景和影响。

文本分类是具有各种有趣应用程序的典型自然语言处理或计算语言学任务。随着社交媒体平台上的用户数量的增加，数据加速促进了有关社交媒体文本分类（SMTC）或社交媒体文本挖掘的新兴研究。与英语相比，越南人是低资源语言之一，仍然没有集中精力并彻底利用。受胶水成功的启发，我们介绍了社交媒体文本分类评估（SMTCE）基准，作为各种SMTC任务的数据集和模型的集合。借助拟议的基准，我们实施和分析了各种基于BERT的模型（Mbert，XLM-R和Distilmbert）和基于单语的BERT模型（Phobert，Vibert，Vibert，Velectra和Vibert4news）的有效性SMTCE基准。单语模型优于多语言模型，并实现所有文本分类任务的最新结果。它提供了基于基准的多语言和单语言模型的客观评估，该模型将使越南语言中有关贝尔特兰的未来研究有利。

Participants in political discourse employ rhetorical strategies -- such as hedging, attributions, or denials -- to display varying degrees of belief commitments to claims proposed by themselves or others. Traditionally, political scientists have studied these epistemic phenomena through labor-intensive manual content analysis. We propose to help automate such work through epistemic stance prediction, drawn from research in computational semantics, to distinguish at the clausal level what is asserted, denied, or only ambivalently suggested by the author or other mentioned entities (belief holders). We first develop a simple RoBERTa-based model for multi-source stance predictions that outperforms more complex state-of-the-art modeling. Then we demonstrate its novel application to political science by conducting a large-scale analysis of the Mass Market Manifestos corpus of U.S. political opinion books, where we characterize trends in cited belief holders -- respected allies and opposed bogeymen -- across U.S. political ideologies.

姿态检测的目标是确定以目标朝向目标的文本中表达的视点。这些观点或上下文通常以许多不同的语言表达，这取决于用户和平台，这可以是本地新闻插座，社交媒体平台，新闻论坛等。然而，姿态检测的大多数研究已经限于使用单一语言和几个有限的目标，在交叉舌姿态检测很少有效。此外，标记数据的非英语来源通常稀缺，并具有额外的挑战。最近，大型多语言语言模型在许多非英语任务上大大提高了性能，尤其是具有有限数量的示例。这突出了模型预培训的重要性及其从少数例子中学习的能力。在本文中，我们展示了对日期交叉姿态检测的最全面的研究：我们在6名语言系列中使用12种语言的12种不同的数据集进行实验，每个都有6个低资源评估设置。对于我们的实验，我们构建了模式开发培训，提出了添加一种新颖的标签编码器来简化言语程序。我们进一步提出了基于情绪的姿态数据进行预培训，这在与几个强的基线相比，在低拍摄环境中显示了大量的6％F1绝对的增长。

当个人指出或谈论其他人的话语时，语言永久不平等的能力最为明显。尽管当前对NLP中偏见的研究主要依赖于对特定群体的仇恨言论或偏见，但我们认为我们可以通过建模说话者，文本和目标来对偏见与语言使用之间的相互作用的相互作用更加微妙和细微的理解在文字中。在本文中，我们介绍了一个由美国国会议员注释的3033个英语推文的数据集，并介绍了人际情绪的注释，并对人际关系成员标签进行了“找到监督”。我们发现，诸如愤怒和厌恶之类的负面情绪主要用于群体外部情况，主要针对对方领导人。虽然人类可以表现出色，而不是鉴定人际群体成员资格的机会，但神经模型的表现要好得多。此外，人际关系成员资格和人际关系情感之间的共同编码使后者有一些表现的提高。这项工作旨在将NLP中偏见的研究从特定的偏见中重新调整为封装说话者，文本，目标和社会动态之间关系的偏见。本文的数据和代码可从https://github.com/venkatasg/interpersonal-dynamics获得