人格检测是心理学和自动人格预测（或感知）（APP）的一个古老话题，是对不同类型的人类生成/交换内容（例如文本，语音，图像，视频，视频）对个性的自动化（计算）预测。这项研究的主要目的是自2010年以来对应用程序的自然语言处理方法进行浅（总体）审查。随着深度学习的出现并遵循NLP的转移学习和预先培训的模型，应用程序研究领域已经成为一个热门话题，因此在这篇评论中，方法分为三个；预先训练的独立，预训练的基于模型的多模式方法。此外，为了获得全面的比较，数据集为报告的结果提供了信息。

人们如何思考，感受和行为，主要是对其人格特征的代表。通过意识到我们正在与之打交道或决定处理的个人的个性特征，无论其类型如何，人们都可以胜任地改善这种关系。随着基于互联网的通信基础架构（社交网络，论坛等）的兴起，那里发生了相当多的人类通信。这种交流中最突出的工具是以书面和口语形式的语言，可以忠实地编码个人的所有基本人格特征。基于文本的自动人格预测（APP）是基于生成/交换的文本内容的个人个性的自动预测。本文提出了一种基于文本的应用程序的新型知识的方法，该方法依赖于五大人格特征。为此，给定文本，知识图是一组相互联系的概念描述，是通过将输入文本的概念与DBPEDIA知识基础条目匹配的。然后，由于实现了更强大的表示，该图被DBPEDIA本体论，NRC情感强度词典和MRC心理语言数据库信息丰富。之后，现在是输入文本的知识渊博的替代方案的知识图被嵌入以产生嵌入矩阵。最后，为了执行人格预测，将最终的嵌入矩阵喂入四个建议的深度学习模型，这些模型基于卷积神经网络（CNN），简单的复发性神经网络（RNN），长期短期记忆（LSTM）和双向长短短短术语内存（Bilstm）。结果表明，所有建议的分类器中的预测准确度有了显着改善。

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。

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。

他/她在讲话或写作中使用的那些词表现得很重要。由于传播信息基础架构（特别是互联网和社交媒体），人类通讯从面对面的交流中进行了显着改革。通常，自动人格预测（或感知）（APP）是对不同类型的人类生成/交换内容（例如文本，语音，图像，视频等）的人格的自动预测。这项研究的主要目的是从文本中提高应用程序的准确性。为此，我们建议使用五种新的应用程序方法，包括基于术语频率向量，基于本体的，富集基于本体的潜在语义分析（LSA）基于基于本体的频率和基于深度学习（BILSTM）的方法。这些方法是基本方法，可以通过基于分层注意力网络（HAN）作为元模型的集合建模（堆叠）来提高应用程序的准确性。结果表明，整体建模增强了应用程序的准确性。

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。

在网络和社交媒体上生成的大量数据增加了检测在线仇恨言论的需求。检测仇恨言论将减少它们对他人的负面影响和影响。在自然语言处理（NLP）域中的许多努力旨在宣传仇恨言论或检测特定的仇恨言论，如宗教，种族，性别或性取向。讨厌的社区倾向于使用缩写，故意拼写错误和他们的沟通中的编码词来逃避检测，增加了讨厌语音检测任务的更多挑战。因此，词表示将在检测仇恨言论中发挥越来越关的作用。本文研究了利用基于双向LSTM的深度模型中嵌入的域特定词语的可行性，以自动检测/分类仇恨语音。此外，我们调查转移学习语言模型（BERT）对仇恨语音问题作为二进制分类任务。实验表明，与双向LSTM基于LSTM的深层模型嵌入的域特异性词嵌入了93％的F1分数，而BERT在可用仇恨语音数据集中的组合平衡数据集上达到了高达96％的F1分数。

近年来，已经出现了许多巨魔帐户来操纵社交媒体的意见。对于社交网络平台而言，检测和消除巨魔是一个关键问题，因为企业，滥用者和民族国家赞助的巨魔农场使用虚假和自动化的帐户。 NLP技术用于从社交网络文本中提取数据，例如Twitter推文。在许多文本处理应用程序中，诸如BERT之类的单词嵌入表示方法的执行效果要好于先前的NLP技术，从而为各种任务提供了新颖的突破，以精确理解和分类社交网络工作信息。本文实施并比较了九个基于深度学习的巨魔推文检测体系结构，每个bert，elmo和手套词嵌入模型的三个模型。精度，召回，F1分数，AUC和分类精度用于评估每个体系结构。从实验结果中，大多数使用BERT模型的架构改进了巨魔推文检测。具有GRU分类器的基于自定义的基于ELMO的体系结构具有检测巨魔消息的最高AUC。所提出的体系结构可以由各种基于社会的系统用于未来检测巨魔消息。

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。

确保适当的标点符号和字母外壳是朝向应用复杂的自然语言处理算法的关键预处理步骤。这对于缺少标点符号和壳体的文本源，例如自动语音识别系统的原始输出。此外，简短的短信和微博的平台提供不可靠且经常错误的标点符号和套管。本调查概述了历史和最先进的技术，用于恢复标点符号和纠正单词套管。此外，突出了当前的挑战和研究方向。

专利数据是创新研究知识的重要来源。尽管专利对之间的技术相似性是用于专利分析的关键指标。最近，研究人员一直在使用基于不同NLP嵌入模型的专利矢量空间模型来计算专利对之间的技术相似性，以帮助更好地了解创新，专利景观，技术映射和专利质量评估。据我们所知，没有一项全面的调查来建立嵌入模型的性能以计算专利相似性指标的大图。因此，在这项研究中，我们根据专利分类性能概述了这些算法的准确性。在详细的讨论中，我们报告了部分，类和子类级别的前3个算法的性能。基于专利的第一个主张的结果表明，专利，贝特（Bert-For）和tf-idf加权单词嵌入具有最佳准确性，可以在亚类级别计算句子嵌入。根据第一个结果，不同类别中模型的性能各不相同，这表明专利分析中的研究人员可以利用本研究的结果根据他们使用的专利数据的特定部分选择最佳的适当模型。

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％。

The rapid advancement of AI technology has made text generation tools like GPT-3 and ChatGPT increasingly accessible, scalable, and effective. This can pose serious threat to the credibility of various forms of media if these technologies are used for plagiarism, including scientific literature and news sources. Despite the development of automated methods for paraphrase identification, detecting this type of plagiarism remains a challenge due to the disparate nature of the datasets on which these methods are trained. In this study, we review traditional and current approaches to paraphrase identification and propose a refined typology of paraphrases. We also investigate how this typology is represented in popular datasets and how under-representation of certain types of paraphrases impacts detection capabilities. Finally, we outline new directions for future research and datasets in the pursuit of more effective paraphrase detection using AI.

In recent years, there has been increased interest in building predictive models that harness natural language processing and machine learning techniques to detect emotions from various text sources, including social media posts, micro-blogs or news articles. Yet, deployment of such models in real-world sentiment and emotion applications faces challenges, in particular poor out-of-domain generalizability. This is likely due to domain-specific differences (e.g., topics, communicative goals, and annotation schemes) that make transfer between different models of emotion recognition difficult. In this work we propose approaches for text-based emotion detection that leverage transformer models (BERT and RoBERTa) in combination with Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) networks trained on a comprehensive set of psycholinguistic features. First, we evaluate the performance of our models within-domain on two benchmark datasets: GoEmotion and ISEAR. Second, we conduct transfer learning experiments on six datasets from the Unified Emotion Dataset to evaluate their out-of-domain robustness. We find that the proposed hybrid models improve the ability to generalize to out-of-distribution data compared to a standard transformer-based approach. Moreover, we observe that these models perform competitively on in-domain data.

自然语言处理（NLP）是一个人工智能领域，它应用信息技术来处理人类语言，在一定程度上理解并在各种应用中使用它。在过去的几年中，该领域已经迅速发展，现在采用了深层神经网络的现代变体来从大型文本语料库中提取相关模式。这项工作的主要目的是调查NLP在药理学领域的最新使用。正如我们的工作所表明的那样，NLP是药理学高度相关的信息提取和处理方法。它已被广泛使用，从智能搜索到成千上万的医疗文件到在社交媒体中找到对抗性药物相互作用的痕迹。我们将覆盖范围分为五个类别，以调查现代NLP方法论，常见的任务，相关的文本数据，知识库和有用的编程库。我们将这五个类别分为适当的子类别，描述其主要属性和想法，并以表格形式进行总结。最终的调查介绍了该领域的全面概述，对从业者和感兴趣的观察者有用。

Short text classification is a crucial and challenging aspect of Natural Language Processing. For this reason, there are numerous highly specialized short text classifiers. However, in recent short text research, State of the Art (SOTA) methods for traditional text classification, particularly the pure use of Transformers, have been unexploited. In this work, we examine the performance of a variety of short text classifiers as well as the top performing traditional text classifier. We further investigate the effects on two new real-world short text datasets in an effort to address the issue of becoming overly dependent on benchmark datasets with a limited number of characteristics. Our experiments unambiguously demonstrate that Transformers achieve SOTA accuracy on short text classification tasks, raising the question of whether specialized short text techniques are necessary.

排名模型是信息检索系统的主要组成部分。排名的几种方法是基于传统的机器学习算法，使用一组手工制作的功能。最近，研究人员在信息检索中利用了深度学习模型。这些模型的培训结束于结束，以提取来自RAW数据的特征来排序任务，因此它们克服了手工制作功能的局限性。已经提出了各种深度学习模型，每个模型都呈现了一组神经网络组件，以提取用于排名的特征。在本文中，我们在不同方面比较文献中提出的模型，以了解每个模型的主要贡献和限制。在我们对文献的讨论中，我们分析了有前途的神经元件，并提出了未来的研究方向。我们还显示文档检索和其他检索任务之间的类比，其中排名的项目是结构化文档，答案，图像和视频。

在锁定时期，由于第三名封闭，越来越多的人对社交媒体平台表达了自己的感受，学术研究人员目睹了心理保健和社交媒体帖子之间的密切联系。短时间内的压力可能会导致临床凹陷，而普遍抑郁症的长期特征可能会以自杀念头作为可能的结果来威胁生命。对自杀案件数量增加的越来越关注是因为它是过早但可预防死亡的主要原因之一。最近的研究表明，采矿社交媒体数据有助于量化有风险的用户的自杀趋势。这种潜在的手稿阐明了心理保健的分类法，并强调了最近的一些尝试，以研究量化社交媒体数据上的自杀趋势的潜力。该手稿介绍了社交媒体数据和处理功能向量表示的异质特征的分类。旨在确定机器学习开发（ML）和基于深度学习（DL）模型的新研究方向和进步，对与压力，抑郁症相关的77多个潜在的研究文章进行了定量合成和定性审查从2013年到2021年的自杀风险。

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.