本文着重于重要的环境挑战。也就是说，通过分析社交媒体作为直接反馈来源的潜力，水质。这项工作的主要目的是自动分析和检索与水质相关的社交媒体帖子，并特别注意描述水质不同方面的文章，例如水彩，气味，味觉和相关疾病。为此，我们提出了一个新颖的框架，其中包含不同的预处理，数据增强和分类技术。总共有三个不同的神经网络（NNS）架构，即来自变形金刚（BERT）的双向编码器表示，（ii）可靠优化的BERT预训练方法（XLM-ROBERTA）和（iii）自定义长期短期内存（LSTM）模型用于基于优异的融合方案。对于基于绩效的重量分配到模型，比较了几种优化和搜索技术，包括粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），蛮力（BF），Nelder-Mead和Powell的优化方法。我们还提供了单个模型的评估，其中使用BERT模型获得了最高的F1评分为0.81。在基于绩效的融合中，BF以F1得分得分为0.852，可以获得总体更好的结果。我们还提供了与现有方法的比较，在该方法中，我们提出的解决方案得到了重大改进。我们认为对这个相对新主题的严格分析将为未来的研究提供基准。

This paper presents our solutions for the MediaEval 2022 task on DisasterMM. The task is composed of two subtasks, namely (i) Relevance Classification of Twitter Posts (RCTP), and (ii) Location Extraction from Twitter Texts (LETT). The RCTP subtask aims at differentiating flood-related and non-relevant social posts while LETT is a Named Entity Recognition (NER) task and aims at the extraction of location information from the text. For RCTP, we proposed four different solutions based on BERT, RoBERTa, Distil BERT, and ALBERT obtaining an F1-score of 0.7934, 0.7970, 0.7613, and 0.7924, respectively. For LETT, we used three models namely BERT, RoBERTa, and Distil BERTA obtaining an F1-score of 0.6256, 0.6744, and 0.6723, respectively.

In recent years, social media has been widely explored as a potential source of communication and information in disasters and emergency situations. Several interesting works and case studies of disaster analytics exploring different aspects of natural disasters have been already conducted. Along with the great potential, disaster analytics comes with several challenges mainly due to the nature of social media content. In this paper, we explore one such challenge and propose a text classification framework to deal with Twitter noisy data. More specifically, we employed several transformers both individually and in combination, so as to differentiate between relevant and non-relevant Twitter posts, achieving the highest F1-score of 0.87.

多媒体分析，计算机视觉（CV）和人工智能（AI）算法的最新进步导致了几种有趣的工具，允许自动分析和检索用户利益的多媒体内容。但是，检索感兴趣的内容通常涉及语义特征的分析和提取，例如情感和兴趣级别。这种有意义的信息的提取是一项复杂的任务，通常，单个算法的性能非常低。增强单个算法性能的一种方法是使用融合方案结合多种算法的预测能力。这使各个算法可以相互补充，从而提高了性能。本文提出了有关媒体趣味性得分预测任务的几种融合方法。CLEFFusion 2022中引入了。所提出的方法既包括一个天真的融合方案，其中所有诱导剂均得到同等处理和基于功绩的融合方案，其中采用了多重重量优化方法为单个诱导者分配权重。我们总共使用了六种优化方法，包括粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），Nelder Mead，信任区域约束（TRC）和有限的MEMORY BROYDEN FLECHER GOLDFARB SHANNO SHANNO算法（LBFGSA）以及截断的牛顿牛顿算法（TNA）。总体而言，通过PSO和TNA达到0.109的平均平均精度为10。任务是复杂的，通常得分很低。我们认为，提出的分析将为未来在领域的研究提供基准。

随着社交媒体平台影响的增长，滥用的影响变得越来越有影响力。自动检测威胁和滥用语言的重要性不能高估。但是，大多数现有的研究和最先进的方法都以英语为目标语言，对低资产品语言的工作有限。在本文中，我们介绍了乌尔都语的两项滥用和威胁性语言检测的任务，该任务在全球范围内拥有超过1.7亿扬声器。两者都被视为二进制分类任务，其中需要参与系统将乌尔都语中的推文分类为两个类别，即：（i）第一个任务的滥用和不滥用，以及（ii）第二次威胁和不威胁。我们提供两个手动注释的数据集，其中包含标有（i）滥用和非虐待的推文，以及（ii）威胁和无威胁。滥用数据集在火车零件中包含2400个注释的推文，测试部分中包含1100个注释的推文。威胁数据集在火车部分中包含6000个注释的推文，测试部分中包含3950个注释的推文。我们还为这两个任务提供了逻辑回归和基于BERT的基线分类器。在这项共同的任务中，来自六个国家的21个团队注册参加了参与（印度，巴基斯坦，中国，马来西亚，阿拉伯联合酋长国和台湾），有10个团队提交了子任务A的奔跑，这是虐待语言检测，9个团队提交了他们的奔跑对于正在威胁语言检测的子任务B，七个团队提交了技术报告。最佳性能系统达到子任务A的F1得分值为0.880，子任务为0.545。对于两个子任务，基于M-Bert的变压器模型都表现出最佳性能。

Covid-19已遍布全球，已经开发了几种疫苗来应对其激增。为了确定与社交媒体帖子中与疫苗相关的正确情感，我们在与Covid-19疫苗相关的推文上微调了各种最新的预训练的变压器模型。具体而言，我们使用最近引入的最先进的预训练的变压器模型Roberta，XLNet和Bert，以及在CoVID-19的推文中预先训练的域特异性变压器模型CT-Bert和Bertweet。我们通过使用基于语言模型的过采样技术（LMOTE）过采样来进一步探索文本扩展的选项，以改善这些模型的准确性，特别是对于小样本数据集，在正面，负面和中性情感类别之间存在不平衡的类别分布。我们的结果总结了我们关于用于微调最先进的预训练的变压器模型的不平衡小样本数据集的文本过采样的适用性，以及针对分类任务的域特异性变压器模型的实用性。

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。

仇恨言论是一种在线骚扰的形式，涉及使用滥用语言，并且在社交媒体帖子中通常可以看到。这种骚扰主要集中在诸如宗教，性别，种族等的特定群体特征上，如今它既有社会和经济后果。文本文章中对滥用语言的自动检测一直是一项艰巨的任务，但最近它从科学界获得了很多兴趣。本文解决了在社交媒体中辨别仇恨内容的重要问题。我们在这项工作中提出的模型是基于LSTM神经网络体系结构的现有方法的扩展，我们在短文中适当地增强和微调以检测某些形式的仇恨语言，例如种族主义或性别歧视。最重要的增强是转换为由复发性神经网络（RNN）分类器组成的两阶段方案。将第一阶段的所有一Vs式分类器（OVR）分类器的输出组合在一起，并用于训练第二阶段分类器，最终决定了骚扰的类型。我们的研究包括对在16K推文的公共语料库中评估的第二阶段提出的几种替代方法的性能比较，然后对另一个数据集进行了概括研究。报道的结果表明，与当前的最新技术相比，在仇恨言论检测任务中，所提出的方案的分类质量出色。

社交媒体有可能提供有关紧急情况和突然事件的及时信息。但是，在每天发布的数百万帖子中找到相关信息可能很困难，并且开发数据分析项目通常需要时间和技术技能。这项研究提出了一种为分析社交媒体的灵活支持的方法，尤其是在紧急情况下。引入了可以采用社交媒体分析的不同用例，并讨论了从大量帖子中检索信息的挑战。重点是分析社交媒体帖子中包含的图像和文本，以及一组自动数据处理工具，用于过滤，分类和使用人类的方法来支持数据分析师的内容。这种支持包括配置自动化工具的反馈和建议，以及众包收集公民的投入。通过讨论Crowd4SDG H2020欧洲项目中开发的三个案例研究来验证结果。

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.

BERT，ROBERTA或GPT-3等复杂的基于注意力的语言模型的外观已允许在许多场景中解决高度复杂的任务。但是，当应用于特定域时，这些模型会遇到相当大的困难。诸如Twitter之类的社交网络就是这种情况，Twitter是一种不断变化的信息流，以非正式和复杂的语言编写的信息流，鉴于人类的重要作用，每个信息都需要仔细评估，即使人类也需要理解。通过自然语言处理解决该领域的任务涉及严重的挑战。当将强大的最先进的多语言模型应用于这种情况下，特定语言的细微差别用来迷失翻译。为了面对这些挑战，我们提出了\ textbf {bertuit}，这是迄今为止针对西班牙语提出的较大变压器，使用Roberta Optimization进行了230m西班牙推文的大规模数据集进行了预培训。我们的动机是提供一个强大的资源，以更好地了解西班牙Twitter，并用于专注于该社交网络的应用程序，特别强调致力于解决该平台中错误信息传播的解决方案。对Bertuit进行了多个任务评估，并与M-Bert，XLM-Roberta和XLM-T进行了比较，该任务非常具有竞争性的多语言变压器。在这种情况下，使用应用程序显示了我们方法的实用性：一种可视化骗局和分析作者群体传播虚假信息的零击方法。错误的信息在英语以外的其他语言等平台上疯狂地传播，这意味着在英语说话之外转移时，变形金刚的性能可能会受到影响。

鉴于当前全球的社交距离限制，大多数人现在使用社交媒体作为其主要交流媒介。因此，数百万患有精神疾病的人被孤立了，他们无法亲自获得帮助。他们越来越依赖在线场地，以表达自己并寻求有关处理精神障碍的建议。根据世界卫生组织（WHO）的说法，大约有4.5亿人受到影响。精神疾病（例如抑郁，焦虑等）非常普遍，并影响了个体的身体健康。最近提出了人工智能（AI）方法，以帮助基于患者的真实信息（例如，医疗记录，行为数据，社交媒体利用等），包括精神病医生和心理学家在内的心理健康提供者。 AI创新表明，在从计算机视觉到医疗保健的众多现实应用应用程序中，主要执行。这项研究分析了REDDIT平台上的非结构化用户数据，并分类了五种常见的精神疾病：抑郁，焦虑，双相情感障碍，ADHD和PTSD。我们培训了传统的机器学习，深度学习和转移学习多级模型，以检测个人的精神障碍。这项工作将通过自动化检测过程并告知适当当局需要紧急援助的人来使公共卫生系统受益。

社交媒体网络已成为人们生活的重要方面，它是其思想，观点和情感的平台。因此，自动化情绪分析（SA）对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用，包括品牌评估，YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展，人们以不同形式发布大量信息，包括文本，照片，音频和视频。因此，传统的SA算法已变得有限，因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征，这些多模式数据流提供了新的机会，以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域，该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源，我们介绍了文本和视觉SA的全面概述，包括数据预处理，功能提取技术，情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略，并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后，我们重点介绍了最重大的挑战，并调查了一些重要的情感应用程序。

社交媒体的重要性在过去几十年中增加了流畅，因为它帮助人们甚至是世界上最偏远的角落保持联系。随着技术的出现，数字媒体比以往任何时候都变得更加相关和广泛使用，并且在此之后，假冒新闻和推文的流通中有一种复兴，需要立即关注。在本文中，我们描述了一种新的假新闻检测系统，可自动识别新闻项目是“真实的”或“假”，作为我们在英语挑战中的约束Covid-19假新闻检测中的工作的延伸。我们使用了一个由预先训练的模型组成的集合模型，然后是统计特征融合网络，以及通过在新闻项目或推文中的各种属性，如源，用户名处理，URL域和作者中的各种属性结合到统计特征中的各种属性。我们所提出的框架还规定了可靠的预测性不确定性以及分类任务的适当类别输出置信水平。我们在Covid-19假新闻数据集和Fakenewsnet数据集上评估了我们的结果，以显示所提出的算法在短期内容中检测假新闻以及新闻文章中的算法。我们在Covid-19数据集中获得了0.9892的最佳F1分，以及Fakenewsnet数据集的F1分数为0.9073。

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.

Twitter上的自动抑郁症检测可以帮助个人在早期阶段私下方便地了解其心理健康状况，然后再见心理健康专业人员。大多数现有的黑盒样深度学习方法用于抑郁症检测主要集中在改善分类性能上。但是，在健康研究中解释模型决策至关重要，因为决策通常可以是高风险和死亡。可靠的自动诊断精神健康问题在内的抑郁症应得到可靠的解释，以证明模型的预测是合理的。在这项工作中，我们提出了一个新颖的可解释模型，用于在Twitter上检测抑郁症。它包括一个新颖的编码器，结合了分层注意机制和前馈神经网络。为了支持心理语言学研究，我们的模型利用隐喻概念映射作为输入。因此，它不仅检测到沮丧的人，还可以确定此类用户推文和相关隐喻概念映射的功能。

为了解决检测到令人反感的评论/帖子的难题，这些评论/帖子具有很多非正式的，非结构化，错误的和码混合，我们在本研究论文中介绍了两种发明方法。社交媒体平台上的攻击性评论/帖子，可以影响个人，团体或未成年人。为了对两个受欢迎的Dravidian语言，泰米尔和马拉雅拉姆分类，作为哈索克的一部分 - Dravidiancodemix Fire 2021共享任务，我们采用了两个基于变压器的原型，该原型成功地站在前8名以获得所有任务。可以查看和使用我们方法的代码。

社交媒体的自杀意图检测是一种不断发展的研究，挑战了巨大的挑战。许多有自杀倾向的人通过社交媒体平台分享他们的思想和意见。作为许多研究的一部分，观察到社交媒体的公开职位包含有价值的标准，以有效地检测有自杀思想的个人。防止自杀的最困难的部分是检测和理解可能导致自杀的复杂风险因素和警告标志。这可以通过自动识别用户行为的突然变化来实现。自然语言处理技术可用于收集社交媒体交互的行为和文本特征，这些功能可以传递给特殊设计的框架，以检测人类交互中的异常，这是自杀意图指标。我们可以使用深度学习和/或基于机器学习的分类方法来实现快速检测自杀式思想。出于这种目的，我们可以采用LSTM和CNN模型的组合来检测来自用户的帖子的这种情绪。为了提高准确性，一些方法可以使用更多数据进行培训，使用注意模型提高现有模型等的效率。本文提出了一种LSTM-Incription-CNN组合模型，用于分析社交媒体提交，以检测任何潜在的自杀意图。在评估期间，所提出的模型的准确性为90.3％，F1分数为92.6％，其大于基线模型。

仇恨语音在线的检测已成为一项重要的任务，因为伤害，淫秽和侮辱性内容等冒犯性语言可能会危害边缘化的人或团体。本文介绍了Indo-European语言中的仇恨语音和冒犯内容识别的共同任务任务1A和1B的任务1A和1B的实验和结果。在整个竞争中，对各种子特派团评估了不同的自然语言处理模型的成功。我们通过竞争对手基于单词和字符级别的复发神经网络测试了不同的模型，并通过竞争对手基于提供的数据集进行了学习方法。在已经用于实验的测试模型中，基于转移学习的模型在两个子任务中获得了最佳结果。

Numerous machine learning (ML) and deep learning (DL)-based approaches have been proposed to utilize textual data from social media for anti-social behavior analysis like cyberbullying, fake news detection, and identification of hate speech mainly for highly-resourced languages such as English. However, despite having a lot of diversity and millions of native speakers, some languages like Bengali are under-resourced, which is due to a lack of computational resources for natural language processing (NLP). Similar to other languages, Bengali social media contents also include images along with texts (e.g., multimodal memes are posted by embedding short texts into images on Facebook). Therefore, only the textual data is not enough to judge them since images might give extra context to make a proper judgement. This paper is about hate speech detection from multimodal Bengali memes and texts. We prepared the only multimodal hate speech dataset for-a-kind of problem for Bengali, which we use to train state-of-the-art neural architectures (e.g., Bi-LSTM/Conv-LSTM with word embeddings, ConvNets + pre-trained language models, e.g., monolingual Bangla BERT, multilingual BERT-cased/uncased, and XLM-RoBERTa) to jointly analyze textual and visual information for hate speech detection. Conv-LSTM and XLM-RoBERTa models performed best for texts, yielding F1 scores of 0.78 and 0.82, respectively. As of memes, ResNet-152 and DenseNet-161 models yield F1 scores of 0.78 and 0.79, respectively. As for multimodal fusion, XLM-RoBERTa + DenseNet-161 performed the best, yielding an F1 score of 0.83. Our study suggests that text modality is most useful for hate speech detection, while memes are moderately useful.