在Mediaeval第一次提供视觉情绪分析任务。任务的主要目的是预测对社交媒体共享的自然灾害图像的情绪反应。与灾害相关的图像通常很复杂，并且经常唤起情绪反应，使其成为视觉情绪分析的理想用例。我们认为能够对自然灾害有关的数据进行有意义的分析可能具有很大的社会重要性，这方面的共同努力可以为未来的研究开辟几个有趣的方向。该任务由三个子任务组成，每个任务旨在探索挑战的不同方面。在本文中，我们提供了任务的详细概述，任务的一般动机，以及数据集的概述以及用于评估所提出的解决方案的指标。

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.

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。

假新闻的迅速增加，这对社会造成重大损害，触发了许多假新闻相关研究，包括开发假新闻检测和事实验证技术。这些研究的资源主要是从Web数据中获取的公共数据集。我们通过三个观点调查了与假新闻研究相关的118个数据集：（1）假新闻检测，（2）事实验证，（3）其他任务;例如，假新闻和讽刺检测分析。我们还详细描述了他们的利用任务及其特征。最后，我们突出了假新闻数据集建设中的挑战以及解决这些挑战的一些研究机会。我们的调查通过帮助研究人员找到合适的数据集来促进假新闻研究，而无需重新发明轮子，从而提高了深度的假新闻研究。

最近在灾害信息学的研究证明了人工智能的实用而重要的用例，以拯救人类生命和基于社交媒体内容（文本和图像）的自然灾害期间的痛苦。虽然使用文本的显着进度，但利用图像的研究仍然相对较低。要提前基于图像的方法，我们提出了Medic（可用于：https://crisisnlp.qcri.org/medic/index.html），这是人道主义响应的最大社交媒体图像分类数据集，由71,198个图像组成在多任务学习设置中的四个不同任务。这是它的第一个数据集：社交媒体图像，灾难响应和多任务学习研究。该数据集的一个重要属性是它的高潜力，可以为多任务学习进行贡献，该研究最近从机器学习界获得了很多兴趣，并在内存，推理速度，性能和泛化能力方面显示出显着的结果。因此，所提出的数据集是用于推进基于图像的灾害管理和多任务机器学习研究的重要资源。

情感是引人入胜的叙事的关键部分：文学向我们讲述了有目标，欲望，激情和意图的人。情绪分析是情感分析更广泛，更大的领域的一部分，并且在文学研究中受到越来越多的关注。过去，文学的情感维度主要在文学诠释学的背景下进行了研究。但是，随着被称为数字人文科学（DH）的研究领域的出现，在文学背景下对情绪的一些研究已经发生了计算转折。鉴于DH仍被形成为一个领域的事实，这一研究方向可以相对较新。在这项调查中，我们概述了现有的情感分析研究机构，以适用于文献。所评论的研究涉及各种主题，包括跟踪情节发展的巨大变化，对文学文本的网络分析以及了解文本的情感以及其他主题。

互联网上的自以为是的数据量正在迅速增加。越来越多的人在评论，讨论论坛，微博和一般社交媒体中分享他们的想法和意见。由于意见在所有人类活动中都是核心，因此已应用情绪分析来获得有关此类数据的见解。有几种情感分类的方法。主要缺点是缺乏用于分类和高级可视化的标准化解决方案。在这项研究中，提出了用于在线社交网络分析的情感分析仪仪表板。这是为了使人们能够获得对他们有趣的主题的见解。该工具允许用户在仪表板中运行所需的情感分析算法。除了提供几种可视化类型外，仪表板还促进了来自情感分类的原始数据结果，可以下载以进行进一步分析。

近年来，在网上见证了令人反感的内容的泛滥，例如假新闻，宣传，错误信息和虚假信息。虽然最初这主要是关于文本内容，但随着时间的流逝，图像和视频越来越受欢迎，因为它们更容易消费，吸引更多的关注并比文本更广泛地传播。结果，研究人员开始利用不同的方式及其组合来解决在线多模式进攻内容。在这项研究中，我们提供了有关最新的多模式虚假信息检测的调查，该检测涵盖了各种模式组合：文本，图像，语音，视频，社交媒体网络结构和时间信息。此外，尽管有些研究集中于事实，但其他研究调查了内容的有害性。尽管虚假信息定义中的这两个组成部分（i）事实和（ii）有害性同样重要，但通常会孤立地研究它们。因此，我们主张在同一框架中考虑多种方式以及事实和有害性来解决虚假信息检测。最后，我们讨论当前的挑战和未来的研究方向

预期观众对某些文本的反应是社会的几个方面不可或缺的，包括政治，研究和商业行业。情感分析（SA）是一种有用的自然语言处理（NLP）技术，它利用词汇/统计和深度学习方法来确定不同尺寸的文本是否表现出正面，负面或中立的情绪。但是，目前缺乏工具来分析独立文本的组并从整体中提取主要情感。因此，当前的论文提出了一种新型算法，称为多层推文分析仪（MLTA），该算法使用多层网络（MLN）以图形方式对社交媒体文本进行了图形方式，以便更好地编码跨越独立的推文集的关系。与其他表示方法相比，图结构能够捕获复杂生态系统中有意义的关系。最先进的图形神经网络（GNN）用于从Tweet-MLN中提取信息，并根据提取的图形特征进行预测。结果表明，与标准的正面，负或中性相比，MLTA不仅可以从更大的可能情绪中预测，从而提供了更准确的情感，还允许对Twitter数据进行准确的组级预测。

本文描述了一个关于人们的话语的大型全球数据集以及在Twitter平台上对Covid-19的大流行的反应。从2020年1月28日至2022年6月1日，我们收集并处理了超过2900万个唯一用户的Twitter帖子，使用了四个关键字：“ Corona”，“ Wuhan”，“ NCOV”和“ COVID”。利用概率主题建模和预训练的基于机器学习的情感识别算法，我们将每个推文标记为具有十七个属性，包括a）十个二进制属性，指示了Tweet的相关性（1）或与前十名检测到的主题，B ）五个定量情绪属性表示价或情感的强度程度（从0：极为消极到1：极为积极）以及恐惧，愤怒，悲伤和幸福情感的强度程度（从0：完全不是1到1 ：极度强烈），c）两个分类属性表明情绪（非常负面，消极，中立或混合，积极，非常积极）以及主导的情感（恐惧，愤怒，悲伤，幸福，没有特定的情感），主要是推文表达。我们讨论技术有效性，并报告这些属性的描述性统计，其时间分布和地理表示。本文最后讨论了数据集在传播，心理学，公共卫生，经济学和流行病学中的用法。

政治和流行病最近提供了充分的动机，以开发了机器学习的伪信息（A.K.A.假新闻）检测算法。现有文献主要专注于完全自动化的情况，但是由此产生的技术不能可靠地检测在军事应用所需的各种主题，来源和时间尺度上的虚假信息。然而，通过利用已经可用的分析师作为换档的人类循环，广泛的情绪分析，基于宽高的情绪分析和姿势检测的规范机器学习技术成为用于部分自动化消毒检测系统的合理方法。本文旨在确定这些技术最适合此目的，以及每种技术如何最适合在此目的。每个方法使用相同大小和几乎相同的神经架构（作为单个前馈层的单词嵌入器的伯特变压器）的训练数据集（作为单个前馈层的单词嵌入器），然后在情绪和立场特定数据集上测试，以建立基线每种方法如何用于执行其他任务。与Covid-19的四个不同的数据集用于测试每种技术如何在训练数据集中出现的主题上检测到虚拟信息的能力。然后使用这些测试的定量和定性结果，以了解如何最好地在实践中使用这些技术。

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.

经过大量地震后，我们可以看到个人和媒体机构在社交媒体平台上发布的图像由于这些天智能手机的大规模使用而发布。这些图像可用于提供关于公共和研究群落的地震区域震荡损坏的信息，并且可能导致救援工作。本文提出了一种自动化的方法，可以在来自诸如Twitter等社交媒体平台的地震之后提取损坏的建筑图像，从而识别包含此类图像的特定用户帖子。使用传输学习和〜6500手动标记图像，我们培训了深入学习模型，以识别现场损坏的建筑物的图像。当在土耳其2020 M7.0地震发生后，在不同地区的新收购的地震图像上进行地震图像的地震图像时，训练有素的模型取得了良好的表现。此外，为了更好地了解模型如何做出决策，我们还实现了Grad-CAM方法来可视化促进决策的图像上的重要位置。

情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪，并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是，即使没有明确提及情感名称，也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中，被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量，通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的，如果该人认为自己负责，是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的，例如，新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性，目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念，如果可以通过文本分类器预测，以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标，我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后，我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估，并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明，两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明，评估概念改善了文本中情绪的分类。

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。

在当今的世界中，每个人都以某种方式表现出来，而该项目的重点是人们使用Twitter的数据（一个微博平台）的数据，人们对英国和印度的电价上涨的看法，人们在该平台上发布了消息，人们发布了消息，称为Tweets。因为许多人的收入不好，他们必须缴纳如此多的税款和账单，因此如今，维持房屋已成为有争议的问题。尽管政府提供了补贴计划来补偿人们的电费，但不受人们的欢迎。在这个项目中，目的是对Twitter上表达的人们的表达和观点进行情感分析。为了掌握电价的意见，有必要对能源市场的政府和消费者进行情感分析。此外，这些媒体上存在的文本本质上是非结构化的，因此要处理它们，我们首先需要预处理数据。有很多功能提取技术，例如单词袋，tf-idf（术语频率为单位的文档频率），单词嵌入，基于NLP的功能，例如Word Count。在该项目中，我们分析了特征TF-IDF单词级别对情感分析数据集的影响。我们发现，通过使用TF-IDF单词级别的性能分析的表现比使用N-Gram功能高3-4。使用四种分类算法进行分析，包括幼稚的贝叶斯，决策树，随机森林和逻辑回归，并考虑F评分，准确性，精度和召回性能参数。

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。

Social networking sites, blogs, and online articles are instant sources of news for internet users globally. However, in the absence of strict regulations mandating the genuineness of every text on social media, it is probable that some of these texts are fake news or rumours. Their deceptive nature and ability to propagate instantly can have an adverse effect on society. This necessitates the need for more effective detection of fake news and rumours on the web. In this work, we annotate four fake news detection and rumour detection datasets with their emotion class labels using transfer learning. We show the correlation between the legitimacy of a text with its intrinsic emotion for fake news and rumour detection, and prove that even within the same emotion class, fake and real news are often represented differently, which can be used for improved feature extraction. Based on this, we propose a multi-task framework for fake news and rumour detection, predicting both the emotion and legitimacy of the text. We train a variety of deep learning models in single-task and multi-task settings for a more comprehensive comparison. We further analyze the performance of our multi-task approach for fake news detection in cross-domain settings to verify its efficacy for better generalization across datasets, and to verify that emotions act as a domain-independent feature. Experimental results verify that our multi-task models consistently outperform their single-task counterparts in terms of accuracy, precision, recall, and F1 score, both for in-domain and cross-domain settings. We also qualitatively analyze the difference in performance in single-task and multi-task learning models.

近年来，谣言对社会产生了毁灭性的影响，这使谣言发现成为重大挑战。但是，关于谣言检测的研究忽略了谣言内容中图像的强烈情绪。本文验证图像情绪是否提高了谣言检测效率。提出了由视觉和文字情绪组成的谣言检测中的多模式双重情感特征。据我们所知，这是第一个在谣言检测中使用视觉情感的研究。实际数据集上的实验验证了所提出的功能是否优于最先进的情感功能，并且可以在谣言探测器中扩展，同时提高其性能。