Fake news detection via knowledgeable prompt learning     

《Information processing & management》2022,59(5):103029

The spread of fake news has become a significant social problem, drawing great concern for fake news detection (FND). Pretrained language models (PLMs), such as BERT and RoBERTa can benefit this task much, leading to state-of-the-art performance. The common paradigm of utilizing these PLMs is fine-tuning, in which a linear classification layer is built upon the well-initialized PLM network, resulting in an FND mode, and then the full model is tuned on a training corpus. Although great successes have been achieved, this paradigm still involves a significant gap between the language model pretraining and target task fine-tuning processes. Fortunately, prompt learning, a new alternative to PLM exploration, can handle the issue naturally, showing the potential for further performance improvements. To this end, we propose knowledgeable prompt learning (KPL) for this task. First, we apply prompt learning to FND, through designing one sophisticated prompt template and the corresponding verbal words carefully for the task. Second, we incorporate external knowledge into the prompt representation, making the representation more expressive to predict the verbal words. Experimental results on two benchmark datasets demonstrate that prompt learning is better than the baseline fine-tuning PLM utilization for FND and can outperform all previous representative methods. Our final knowledgeable model (i.e, KPL) can provide further improvements. In particular, it achieves an average increase of 3.28% in F1 score under low-resource conditions compared with fine-tuning.  相似文献   

Transfer language selection for zero-shot cross-lingual abusive language detection     

《Information processing & management》2022,59(4):102981

We study the selection of transfer languages for automatic abusive language detection. Instead of preparing a dataset for every language, we demonstrate the effectiveness of cross-lingual transfer learning for zero-shot abusive language detection. This way we can use existing data from higher-resource languages to build better detection systems for low-resource languages. Our datasets are from seven different languages from three language families. We measure the distance between the languages using several language similarity measures, especially by quantifying the World Atlas of Language Structures. We show that there is a correlation between linguistic similarity and classifier performance. This discovery allows us to choose an optimal transfer language for zero shot abusive language detection.  相似文献   

深海极端环境原位探测技术研究现状与对策          下载免费PDF全文

张鑫  李超伦  李连福 《中国科学院院刊》2022,37(7):932-938

深海极端环境塑造了特殊的生命过程,资源潜力巨大,对其探测与研究是国际地球科学前沿,但深海严苛的高压环境极大地限制了深海采样及探测技术的应用。深海原位探测技术可以在不改变被测物位置及状态的条件下,获取深海样品的组分及含量信息,因此被越来越广泛地应用到深海极端环境的研究工作中。深海极端环境原位探测技术拥有广阔的前景,但作为一种新兴的探测技术仍需解决诸多科学难题。文章总结了国际和国内深海极端环境原位探测技术的研究进展,在分析当前我国深海极端环境研究现状基础上,提出未来我国深海极端环境原位探测技术发展对策。  相似文献   

循证决策视角下的患者健康咨询主题分析     

叶艳  吴鹏 《情报理论与实践》2022,(2)

[目的/意义]为了将大数据更好地用于循证决策,文章构建了循证决策视角下的患者健康主题分析模型。[方法/过程]首先使用LDA主题模型对高血压问答数据进行主题探测,并结合文献提炼出高血压八大主题;再次使用问卷调查法和层次分析法对主题探测结果进行评估;最后对得到的证据进行实践讨论。[结果/结论]文章对大数据和循证决策的结合做了尝试性探索,结果表明循证决策视角下的患者健康主题分析模型,具有一定的实用性和创新性。  相似文献   

循证决策视角下的患者健康咨询主题分析     

叶艳  吴鹏 《情报理论与实践》2022,(2)

[目的/意义]为了将大数据更好地用于循证决策,文章构建了循证决策视角下的患者健康主题分析模型。[方法/过程]首先使用LDA主题模型对高血压问答数据进行主题探测,并结合文献提炼出高血压八大主题;再次使用问卷调查法和层次分析法对主题探测结果进行评估;最后对得到的证据进行实践讨论。[结果/结论]文章对大数据和循证决策的结合做了尝试性探索,结果表明循证决策视角下的患者健康主题分析模型,具有一定的实用性和创新性。  相似文献   

浅谈冬瓜山铜矿充填自动化控制技术的应用     

侍更虎 《科教文汇》2014,(28):106-107

冬瓜山充填自动化系统以实时数据平台为基础集成Profibus、Modbus现场总线,3＋2的网络结构组成分布式集散系统;通过嵌入系统的多媒体、先进控制策略及设备管理等基本模块为一体的技术设备,实现远程监控和管理,使冬瓜山尾砂充填过程控制系统从DCS上升到FCS系统。  相似文献   

基于信道化接收机的Link-16信号盒维数检测算法研究     

刘博文  杨建波  刘鹏  韩啸 《环球赛鸽科技》2014,(27)

针对美军及北约部队常用的数据链Link-16的性能特点,结合装备应用实际,提出了基于信道化接收机利用分形盒维数对Link-16信号进行检测的算法。首先建立了信道化接收机的模型,并利用仿真软件进行了蒙特卡洛实验,得到了多个虚警概率下的Link-16信号检测概率。在虚警概率为0.1、信噪比为-3dB时,检测概率在60%以上;在相同虚警概率时,在低信噪比环境下,盒维数检测的性能要优于能量检测。  相似文献   

基于Mel倒谱特征顺序统计滤波的语音端点检测算法     

陈振锋  吴蔚澜  刘加  夏善红 《中国科学院大学学报》2014,31(4):524-529

为提高噪声环境下语音端点检测的准确性,提出一种基于Mel倒谱距离顺序统计滤波的端点检测算法.该算法首先提取每帧语音信号的Mel频率倒谱系数,以前16帧估算背景噪声,计算每帧语音与背景噪声的倒谱距离;然后将当前帧前后相继若干帧的倒谱距离,经过一组顺序统计滤波器得到加权倒谱距离;最后根据各帧加权倒谱距离对输入语音进行分类.在TIMIT语音库上的实验结果表明,该方法在白噪声、粉噪声、汽车噪声和战斗机噪声等噪声环境下,均能得到理想的端点检测结果,且在低信噪比时依然有效.  相似文献   

基于微芯片电泳-电化学方法的细胞内谷胱甘肽分析     

姚琳  吴亮其  丁永胜 《中国科学院大学学报》2014,31(1):38-45

建立微芯片电泳-电化学检测技术分析细胞内还原型（GSH）和氧化型（GSSG）谷胱甘肽的新方法. 分别考察缓冲液pH值、缓冲液浓度、SDS浓度、分离电压、进样时间、检测电位等因素对GSH、GSSG分离检测的影响. 在最优实验条件下,在3 min内实现GSH和GSSG的有效分离和检测. GSH和GSSG的线性范围分别为5.0~200.0 μmol/L和2.0~100.0 μmol/L（R²>0.99）,最低检测限（S/N≥3）分别为4.87 μmol/L和1.98 μmol/L. 最终将所建立的方法应用于细胞样品中2种物质含量的测定,结果令人满意.  相似文献   

专利说明书附图中附图标记识别应用研究     

朱青  高鹏飞  武传龙  赵媛媛  郄军建 《中国发明与专利》2022,(2):76-80

为了能够自动智能获得专利说明书附图中的附图标记,提出了一种专利附图标记识别算法.根据专利说明书附图中附图标记的特征,集合预处理、灰度转换、二值化、边缘检测等图像识别算法,开发了灰度阈值、矩形框边容错值、矩形框高容错值、标示、提取融合、降噪、识别等新算法,准确完整地识别出专利附图中附图标记.与普通图像数字识别算法相比,附...  相似文献