目的：利用机器学习方法，我们的目标是在患者报告的糖尿病相关的推文中提取明确和隐含的造成关联，并提供一种更好地了解糖尿病在线社区内共享的意见，感受和观察的工具，从而从因果关系角度来。材料和方法：2017年4月至1月2021年间收集了3000多万糖尿病英语糖尿病相关推文。应用深度学习和自然语言处理方法，专注于具有个人和情感内容的推文。将一个原因效果 - Tweet数据集手动标记并用于训练1）微调BERTWEET模型，以检测包含因果关系2）的因果句，其中基于BERT的特征，以提取可能的原因效果关联。以半监督方法聚类原因和效果，并在交互式原因效果网络中可视化。结果：在不平衡数据集中的召回中检测到因果句，召回68％。具有基于BERT的特征的CRF模型表现出用于效果检测的微调伯特模型，具有68％的宏观召回。这导致了96,676个句子与原因效应关联。 “糖尿病”被鉴定为中央簇，然后被“死亡”和“胰岛素”。胰岛素定价相关原因经常与“死亡”相关。结论：开发了一种新颖的方法来检测因果句，并确定与糖尿病相关推文中的显式和隐含，单词和多字原因和相应的效果，利用基于伯伯的架构，并被视为原因效果网络。提取现实生活中的因果关系，患者报告社交媒体数据的结果提供了糖尿病研究中有用的互补信息来源。

研究表明，与自杀相关的新闻媒体内容的暴露与自杀率相关，具有一些内容特征可能具有有害和其他可能的保护作用。虽然有一些选定的特征存在良好的证据，但是一般缺少系统的大规模调查，特别是社交媒体数据。我们应用机器学习方法以自动标记大量的Twitter数据。我们开发了一种新的注释计划，将与自杀相关的推文分类为不同的消息类型和问题，以解决方案为中心的视角。然后，我们培训了包括多数分类器的机器学习模型的基准，这是一种基于词频率的方法（具有线性SVM的TF-IDF）和两个最先进的深层学习模型（BERT，XLNET）。这两个深入学习模型在两个分类任务中实现了最佳性能：首先，我们分类了六个主要内容类别，包括个人故事，包括自杀意图和尝试或应对，呼吁采取措施传播问题意识或预防相关信息，自杀病例的报告以及其他与自杀相关和偏离主题推文的报告。深度学习模型平均达到73％以上的准确度，遍布六个类别，F1分数为69％和85％，除了自杀意念和尝试类别（55％）。其次，在分离帖子中，在偏离主题推文中指的是实际自杀题，他们正确标记了大约88％的推文，双方达到了F1分数为93％和74％。这些分类性能与类似任务的最先进的性能相当。通过使数据标签更有效，这项工作能够对各种社交媒体内容的有害和保护作用进行自杀率和寻求帮助行为的有害和保护作用。

近年来，我们看到了处理敏感个人信息的应用程序（包括对话系统）的指数增长。这已经揭示了在虚拟环境中有关个人数据保护的极为重要的问题。首先，性能模型应该能够区分敏感内容与中性句子的句子。其次，它应该能够识别其中包含的个人数据类别的类型。这样，可以考虑每个类别的不同隐私处理。在文献中，如果有关于自动敏感数据识别的作品，则通常在没有共同基准的不同域或语言上进行。为了填补这一空白，在这项工作中，我们介绍了SPEDAC，这是一个新的注释基准，用于识别敏感的个人数据类别。此外，我们提供了对数据集的广泛评估，该数据集使用不同的基准和基于Roberta的分类器进行的，这是一种神经体系结构，在检测敏感句子和个人数据类别的分类方面实现了强大的性能。

The health mention classification (HMC) task is the process of identifying and classifying mentions of health-related concepts in text. This can be useful for identifying and tracking the spread of diseases through social media posts. However, this is a non-trivial task. Here we build on recent studies suggesting that using emotional information may improve upon this task. Our study results in a framework for health mention classification that incorporates affective features. We present two methods, an intermediate task fine-tuning approach (implicit) and a multi-feature fusion approach (explicit) to incorporate emotions into our target task of HMC. We evaluated our approach on 5 HMC-related datasets from different social media platforms including three from Twitter, one from Reddit and another from a combination of social media sources. Extensive experiments demonstrate that our approach results in statistically significant performance gains on HMC tasks. By using the multi-feature fusion approach, we achieve at least a 3% improvement in F1 score over BERT baselines across all datasets. We also show that considering only negative emotions does not significantly affect performance on the HMC task. Additionally, our results indicate that HMC models infused with emotional knowledge are an effective alternative, especially when other HMC datasets are unavailable for domain-specific fine-tuning. The source code for our models is freely available at https://github.com/tahirlanre/Emotion_PHM.

The widespread of offensive content online, such as hate speech and cyber-bullying, is a global phenomenon. This has sparked interest in the artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) communities, motivating the development of various systems trained to detect potentially harmful content automatically. These systems require annotated datasets to train the machine learning (ML) models. However, with a few notable exceptions, most datasets on this topic have dealt with English and a few other high-resource languages. As a result, the research in offensive language identification has been limited to these languages. This paper addresses this gap by tackling offensive language identification in Sinhala, a low-resource Indo-Aryan language spoken by over 17 million people in Sri Lanka. We introduce the Sinhala Offensive Language Dataset (SOLD) and present multiple experiments on this dataset. SOLD is a manually annotated dataset containing 10,000 posts from Twitter annotated as offensive and not offensive at both sentence-level and token-level, improving the explainability of the ML models. SOLD is the first large publicly available offensive language dataset compiled for Sinhala. We also introduce SemiSOLD, a larger dataset containing more than 145,000 Sinhala tweets, annotated following a semi-supervised approach.

在过去的十年中，越来越多的用户开始在社交媒体平台，博客和健康论坛上报告不良药物事件（ADE）。鉴于大量报告，药物宣传的重点是使用自然语言处理（NLP）技术快速检查这些大量文本收集的方法，从而提到了与药物相关的不良反应对触发医学调查的提及。但是，尽管对任务和NLP的进步越来越兴趣，但面对语言现象（例如否定和猜测），这些模型的鲁棒性是一个公开的研究问题。否定和猜测是自然语言中普遍存在的现象，可以严重阻碍自动化系统区分文本中事实和非事实陈述的能力。在本文中，我们考虑了在社交媒体文本上进行ADE检测的四个最新系统。我们介绍了Snax，这是一种基准测试，以测试其性能，以对包含被否定和推测的ADE的样品进行样本，显示它们针对这些现象的脆弱性。然后，我们引入了两种可能提高这些模型的鲁棒性的可能策略，表明它们俩都带来了大幅提高性能，从而将模型预测的伪造实体数量降低了60％以否定为否定，而猜测为80％。

随着社交媒体平台上的开放文本数据的最新扩散，在过去几年中，文本的情感检测（ED）受到了更多关注。它有许多应用程序，特别是对于企业和在线服务提供商，情感检测技术可以通过分析客户/用户对产品和服务的感受来帮助他们做出明智的商业决策。在这项研究中，我们介绍了Armanemo，这是一个标记为七个类别的7000多个波斯句子的人类标记的情感数据集。该数据集是从不同资源中收集的，包括Twitter，Instagram和Digikala（伊朗电子商务公司）的评论。标签是基于埃克曼（Ekman）的六种基本情感（愤怒，恐惧，幸福，仇恨，悲伤，奇迹）和另一个类别（其他），以考虑Ekman模型中未包含的任何其他情绪。除数据集外，我们还提供了几种基线模型，用于情绪分类，重点是最新的基于变压器的语言模型。我们的最佳模型在我们的测试数据集中达到了75.39％的宏观平均得分。此外，我们还进行了转移学习实验，以将我们提出的数据集的概括与其他波斯情绪数据集进行比较。这些实验的结果表明，我们的数据集在现有的波斯情绪数据集中具有较高的概括性。 Armanemo可在https://github.com/arman-rayan-sharif/arman-text-emotion上公开使用。

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

Migraine is a high-prevalence and disabling neurological disorder. However, information migraine management in real-world settings could be limited to traditional health information sources. In this paper, we (i) verify that there is substantial migraine-related chatter available on social media (Twitter and Reddit), self-reported by migraine sufferers; (ii) develop a platform-independent text classification system for automatically detecting self-reported migraine-related posts, and (iii) conduct analyses of the self-reported posts to assess the utility of social media for studying this problem. We manually annotated 5750 Twitter posts and 302 Reddit posts. Our system achieved an F1 score of 0.90 on Twitter and 0.93 on Reddit. Analysis of information posted by our 'migraine cohort' revealed the presence of a plethora of relevant information about migraine therapies and patient sentiments associated with them. Our study forms the foundation for conducting an in-depth analysis of migraine-related information using social media data.

人们的行为和反应是由他们的情绪驱动的。在线社交媒体正在成为以书面形式表达情感的绝佳工具。注意上下文和整个句子，帮助我们从文本中检测到情感。但是，这种观点抑制了我们注意文本中的一些情感单词或短语，尤其是当单词隐含地而不是明确地表达情感时。另一方面，仅关注单词并忽略上下文会导致对句子含义和感觉的扭曲理解。在本文中，我们提出了一个框架，该框架分析句子和单词级别的文本。我们将其命名为CEFER（情感识别的上下文和情感嵌入式框架）。我们的四个方法是通过同时考虑整个句子和每个单词以及隐式和明确的情绪来提取数据。从这些数据中获得的知识不仅减轻了前面方法中缺陷的影响，而且还可以增强特征向量。我们使用BERT家族评估几个功能空间，并根据其设计CEFER。 CEFER将每个单词的情感向量（包括明确和隐性情绪）与基于上下文的每个单词的特征向量相结合。 CEFER的表现比Bert家族更好。实验结果表明，识别隐性情绪比检测明确的情绪更具挑战性。 CEFER，提高了隐性情绪识别的准确性。根据结果​​，CEFER在识别明确的情绪和隐性中的3％方面的表现要比BERT家族好5％。

In this paper, we present a study of regret and its expression on social media platforms. Specifically, we present a novel dataset of Reddit texts that have been classified into three classes: Regret by Action, Regret by Inaction, and No Regret. We then use this dataset to investigate the language used to express regret on Reddit and to identify the domains of text that are most commonly associated with regret. Our findings show that Reddit users are most likely to express regret for past actions, particularly in the domain of relationships. We also found that deep learning models using GloVe embedding outperformed other models in all experiments, indicating the effectiveness of GloVe for representing the meaning and context of words in the domain of regret. Overall, our study provides valuable insights into the nature and prevalence of regret on social media, as well as the potential of deep learning and word embeddings for analyzing and understanding emotional language in online text. These findings have implications for the development of natural language processing algorithms and the design of social media platforms that support emotional expression and communication.

循证医学，医疗保健专业人员在做出决定时提到最佳证据的实践，形成现代医疗保健的基础。但是，它依赖于劳动密集型系统评论，其中域名专家必须从数千个出版物中汇总和提取信息，主要是随机对照试验（RCT）结果转化为证据表。本文通过对两个语言处理任务分解的问题来调查自动化证据表生成：\ texit {命名实体识别}，它标识文本中的关键实体，例如药物名称，以及\ texit {关系提取}，它会映射它们的关系将它们分成有序元组。我们专注于发布的RCT摘要的句子的自动制表，报告研究结果的结果。使用转移学习和基于变压器的语言表示的原则，开发了两个深度神经网络模型作为联合提取管道的一部分。为了培训和测试这些模型，开发了一种新的金标语，包括来自六种疾病区域的近600个结果句。这种方法表现出显着的优势，我们的系统在多种自然语言处理任务和疾病区域中表现良好，以及在训练期间不均匀地展示疾病域。此外，我们显示这些结果可以通过培训我们的模型仅在200个例句中培训。最终系统是一个概念证明，即证明表的产生可以是半自动的，代表全自动系统评论的一步。

自2020年初以来，Covid-19-19造成了全球重大影响。这给社会带来了很多困惑，尤其是由于错误信息通过社交媒体传播。尽管已经有几项与在社交媒体数据中发现错误信息有关的研究，但大多数研究都集中在英语数据集上。印度尼西亚的COVID-19错误信息检测的研究仍然很少。因此，通过这项研究，我们收集和注释印尼语的数据集，并通过考虑该推文的相关性来构建用于检测COVID-19错误信息的预测模型。数据集构造是由一组注释者进行的，他们标记了推文数据的相关性和错误信息。在这项研究中，我们使用印度培训预培训的语言模型提出了两阶段分类器模型，以进行推文错误信息检测任务。我们还尝试了其他几种基线模型进行文本分类。实验结果表明，对于相关性预测，BERT序列分类器的组合和用于错误信息检测的BI-LSTM的组合优于其他机器学习模型，精度为87.02％。总体而言，BERT利用率有助于大多数预测模型的更高性能。我们发布了高质量的Covid-19错误信息推文语料库，用高通道一致性表示。

由于结构化数据通常不足，因此在开发用于临床信息检索和决策支持系统模型时，需要从电子健康记录中的自由文本中提取标签。临床文本中最重要的上下文特性之一是否定，这表明没有发现。我们旨在通过比较荷兰临床注释中的三种否定检测方法来改善标签的大规模提取。我们使用Erasmus医疗中心荷兰临床语料库比较了基于ContextD的基于规则的方法，即使用MEDCAT和（Fineted）基于Roberta的模型的BilstM模型。我们发现，Bilstm和Roberta模型都在F1得分，精度和召回方面始终优于基于规则的模型。此外，我们将每个模型的分类错误系统地分类，这些错误可用于进一步改善特定应用程序的模型性能。在性能方面，将三个模型结合起来并不有益。我们得出的结论是，尤其是基于Bilstm和Roberta的模型在检测临床否定方面非常准确，但是最终，根据手头的用例，这三种方法最终都可以可行。

Hope is characterized as openness of spirit toward the future, a desire, expectation, and wish for something to happen or to be true that remarkably affects human's state of mind, emotions, behaviors, and decisions. Hope is usually associated with concepts of desired expectations and possibility/probability concerning the future. Despite its importance, hope has rarely been studied as a social media analysis task. This paper presents a hope speech dataset that classifies each tweet first into "Hope" and "Not Hope", then into three fine-grained hope categories: "Generalized Hope", "Realistic Hope", and "Unrealistic Hope" (along with "Not Hope"). English tweets in the first half of 2022 were collected to build this dataset. Furthermore, we describe our annotation process and guidelines in detail and discuss the challenges of classifying hope and the limitations of the existing hope speech detection corpora. In addition, we reported several baselines based on different learning approaches, such as traditional machine learning, deep learning, and transformers, to benchmark our dataset. We evaluated our baselines using weighted-averaged and macro-averaged F1-scores. Observations show that a strict process for annotator selection and detailed annotation guidelines enhanced the dataset's quality. This strict annotation process resulted in promising performance for simple machine learning classifiers with only bi-grams; however, binary and multiclass hope speech detection results reveal that contextual embedding models have higher performance in this dataset.

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。

讽刺可以被定义为说或写讽刺与一个人真正想表达的相反，通常是为了侮辱，刺激或娱乐某人。由于文本数据中讽刺性的性质晦涩难懂，因此检测到情感分析研究社区的困难和非常感兴趣。尽管讽刺检测的研究跨越了十多年，但最近已经取得了一些重大进步，包括在多模式环境中采用了无监督的预训练的预训练的变压器，并整合了环境以识别讽刺。在这项研究中，我们旨在简要概述英语计算讽刺研究的最新进步和趋势。我们描述了与讽刺有关的相关数据集，方法，趋势，问题，挑战和任务，这些数据集，趋势，问题，挑战和任务是无法检测到的。我们的研究提供了讽刺数据集，讽刺特征及其提取方法以及各种方法的性能分析，这些表可以帮助相关领域的研究人员了解当前的讽刺检测中最新实践。

构建用于仇恨语音检测的基准数据集具有各种挑战。首先，因为仇恨的言论相对少见，随机抽样对诠释的推文是非常效率的发现仇恨。为了解决此问题，先前的数据集通常仅包含匹配已知的“讨厌字”的推文。然而，将数据限制为预定义的词汇表可能排除我们寻求模型的现实世界现象的部分。第二个挑战是仇恨言论的定义往往是高度不同和主观的。具有多种讨论仇恨言论的注释者可能不仅可能不同意彼此不同意，而且还努力符合指定的标签指南。我们的重点识别是仇恨语音的罕见和主体性类似于信息检索（IR）中的相关性。此连接表明，可以有效地应用创建IR测试集合的良好方法，以创建更好的基准数据集以进行仇恨语音。为了智能和有效地选择要注释的推文，我们应用{\ em汇集}和{em主动学习}的标准IR技术。为了提高注释的一致性和价值，我们应用{\ EM任务分解}和{\ EM注释器理由}技术。我们在Twitter上共享一个用于仇恨语音检测的新基准数据集，其提供比以前的数据集更广泛的仇恨覆盖。在这些更广泛形式的仇恨中测试时，我们还表现出现有检测模型的准确性的戏剧性降低。注册器理由我们不仅可以证明标签决策证明，而且还可以在建模中实现未来的双重监督和/或解释生成的工作机会。我们的方法的进一步细节可以在补充材料中找到。

非结构化的文本数据是卫生系统的核心：医生之间的联络信，操作报告，根据ICD-10标准编码的程序等。这些文件中包含的详细信息使得更好地了解患者，更好地管理他或她，以更好地研究病理，以准确地偿还相关的医学行为\ ldots，这似乎（至少在部分）被人工智能技术触及了。但是，出于明显的隐私保护原因，这些AIS的设计师只要包含识别数据，就没有合法权利访问这些文件。取消识别这些文档，即检测和删除它们中存在的所有识别信息，是在两个互补世界之间共享此数据的法律必要步骤。在过去的十年中，已经提出了一些建议，主要是用英语来识别文件。虽然检测分数通常很高，但替代方法通常不是很健壮。在法语中，很少有基于任意检测和/或替代规则的方法。在本文中，我们提出了一种专门针对法语医学文件的新的综合识别方法。识别要素（基于深度学习）的检测方法及其替代（基于差异隐私）的方法都是基于最有效的现有方法。结果是一种方法，可以有效保护患者的隐私，这是这些医疗文件的核心。整个方法已经在法国公立医院的法语医学数据集上进行了评估，结果非常令人鼓舞。

社交媒体平台主持了有关每天出现的各种主题的讨论。理解所有内容并将其组织成类别是一项艰巨的任务。处理此问题的一种常见方法是依靠主题建模，但是使用此技术发现的主题很难解释，并且从语料库到语料库可能会有所不同。在本文中，我们提出了基于推文主题分类的新任务，并发布两个相关的数据集。鉴于涵盖社交媒体中最重要的讨论点的广泛主题，我们提供了最近时间段的培训和测试数据，可用于评估推文分类模型。此外，我们在任务上对当前的通用和领域特定语言模型进行定量评估和分析，这为任务的挑战和性质提供了更多见解。