基于文本超图构建的中文仇恨言论检测模型

目的仇恨言论检测可以判定文本是否具有仇恨倾向,有助于筛除网络上的不当言论,维护网络环境的安全与秩序。为有效解决现有的仇恨言论检测方法依赖单一特征的图结构,难以捕捉文中由于对目标对象的隐性提及以及修辞手法的使用所带来的复杂语义,从而导致仇恨言论检测准确率不高的问题。方法提出一种基于文本超图构建的中文仇恨言论检测模型,通过分析文本中的语序和语法信息,及利用大语言模型针对目标对象所获取的语义扩展信息来构建文本超图,从而提升仇恨言论检测的效果。首先,构建提示模板引导大语言模型识别文本中的目标对象,并对其进行知识补充作为文本的语义扩展信息;然后,构建文本超图,以挖掘文本中隐含的语义结构和关联关系,并通过超图注意力机制聚合超图信息得到全局特征;同时,利用roberta-wwm-ext对原始文本进行动态特征提取,得到文本特征;最后利用交叉注意力机制实现文本特征与全局特征的融合,并通过sigmoid计算仇恨倾向检测仇恨言论。结果在COLDataset数据集上进行实验,该方法在实验中取得了较好的效果,可以提高检测的精确率和F1值。结论实验结果表明,该模型能够有效地提升中文仇恨言论的检测效果。

宋朝诸臣对金朝的肯定性言论研究--以奏议为中心

宋朝文臣、士大夫形成了积极参与朝政,关心国事,发言盈庭的传统。宋朝诸臣向皇帝所上奏议(奏札、奏疏),除了利用传统的儒学经典、三代之治、祖宗之法、前朝故事等传统政治资源对皇帝提出意见和建议外,还有相当数量的奏议利用宋金对峙的局面,对金朝的政治、军事、人物给予肯定性的评价。这些肯定性评价有的来自个人亲历,有的来自风闻,其意不在于肯定金朝本身,而是针对宋朝现实存在的政治、军事、对外战略等问题。奏议作者主观上希望通过肯定金朝的个别事物,从而达到使宋朝皇帝看到本朝存在的一系列的问题,努力加以改进,从而兢兢业业,励精图治,实现上奏者理想的状态的目的。

规制仇恨言论的国际法规则与实践

许多国家都存在仇恨言论这一丑恶现象。尽管对于仇恨言论的概念并不存在普遍接受的定义,但国际社会一直高度重视对仇恨言论的规制,提供了若干规则,形成了相应实践。规制仇恨言论的国际法依据可分为四类,即限制表达自由的规则、禁止滥用权利的规则、禁止仇恨言论的规则和规定仇恨言论为国际罪行的规则。普遍性和区域性人权机构以及国际刑事司法机构适用这些规则,在规制仇恨言论方面形成了丰富的案例,且规则适用的重点均落脚于如何平衡对表达自由的保障和对仇恨言论的规制。规制仇恨言论的国内法律规则和实践与国际法律规则和实践相互影响,研究国际相关法律规则和实践对于理解各国相关法律规则和实践、形成规制仇恨言论的国际共识和标准具有重要意义。

孪生数字人的形象与语言授权框架研究

由于AIGC(人工智能生成的内容)发展迅速,网络上涌现出一大批生成视频,但生成式AI可能会产生许多虚假信息,会对公众造成严重误导,不法之徒可以利用低成本高效率伪造文本、图片甚至视频进行诈骗、恐吓、诽谤等行为。据此,提出一个可以对孪生数字人的语言和行为进行授权的框架,该框架通过人脸识别和区块链加密生成数字签名,最后生成数字证书对信息进行保存授权。该方法有效地对生成的孪生数字人视频进行了真人核对、信息验证和物理信息保存授权。经过实验验证,该框架完全可以通过对视频内容的检测,达到对具体时空切片内所发布的言论和行为进行授权和鉴别的要求。

基于语义拼写理解和门控注意力机制的不良言论检测

如何自动检测网络传播的不良言论信息是自然语言处理研究领域的热门研究内容之一。针对不良言论中语义表达和拼写习惯的特点,提出一种基于语义拼写理解和门控注意力机制的不良言论检测方法。该方法采用自注意力机制获取文本的语义特征,采用卷积神经网络提取文本的拼写特征,采用前期特征融合和门控注意力机制相结合的方式融合语义和拼写特征。在两个公共数据集上的实验结果表明,提出的模型能够有效地提取不良言论的语义特征,提高不良言论检测的性能。

融合反讽机制的攻击性言论检测

互联网上的攻击性言论严重扰乱了正常网络秩序,破坏了健康交流的网络环境。现有的检测技术更关注文本中的鲜明特征,难以发现更隐晦的攻击方式。针对上述问题,提出融合反讽机制的攻击性言论检测模型BSWD(Bidirectional Encoder Representation from Transformers-based Sarcasm and Word Detection)。首先,提出基于反讽机制的模型Sarcasm-BERT,以检测言论中的语义冲突;其次,提出细粒度词汇攻击性特征提取模型WordsDetect,检测言论中的攻击性词汇;最后,融合两种模型得到BSWD。实验结果表明,与BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)、HateBERT模型相比,所提模型的准确率、精确率、召回率和F1分数指标大部分能提升2%,显著提高了检测性能,更能发现隐含的攻击性言论;同时,与SKS(Sentiment Knowledge Sharing)、BiCHAT(Bidirectional long shortterm memory with deep Convolution neural network and Hierarchical ATtention)模型相比,具有更强的泛化能力和鲁棒性。以上结果验证了BSWD检测隐晦攻击性言论的有效性。

网络暴力言论检测的技术和实践

暴力言论是网络语言治理的重点,由于社交媒体信息量巨大,运用自然语言处理等人工智能技术对网络进行自动检测是及时阻止网络暴力言论传播扩散的必然要求。由于网络暴力言论表达具有隐匿性和多样性,目前存在缺乏细粒度的中文暴力言论语料库,以及对于采取隐式表达的暴力言论检测效果不理想的问题。因此,本文构建了一个大规模的中文暴力言论语料库,并研制了基于双重对比学习和基于情绪辅助的多标签自训练暴力言论检测方法,并在多种数据集上验证了其有效性和先进性。在大语言模型时代,将其与背景知识相结合可以更准确地检测暴力言论,但其生成内容需要与人类价值观对齐以符合当今的社会道德标准。暴力言论检测研究在未来发展包括多模态暴力言论检测研究、基于大模型的暴力言论检测方法研究、基于大模型的暴力言论监管机制研究、暴力言论检测的可解释性研究等4个主要方向。

融合帖文属性的性别歧视言论检测模型

性别歧视言论检测是通过自然语言处理技术来识别文本是否具有性别歧视的倾向,为净化网络环境提供有力支持。当前相关研究仅关注帖文本身,未对帖文属性(用户、帖文以及主题)间的关系进行挖掘。为此,提出一种融合帖文属性的性别歧视言论检测模型,通过构建异构图来挖掘帖文属性间的关系。首先,利用ERNIE对帖文内容进行词嵌入,通过BiGRU模型提取上下文依赖关系,得到句子表征;然后,基于帖文属性关系构建异构图,并利用异构图注意力网络(Heterogeneous Graph Attention Network)得到帖文内容的关系表示;最后,融合帖文内容的关系表示与句子表征,通过Softmax函数进行分类。实验结果表明,所提模型可以提升性别歧视言论检测的准确率。

基于谐音干扰词替换的中文仇恨言论检测方法

社交网络中的仇恨言论常含有形式多变的谐音干扰词,使得现有方法难以适应此现象,不能满足即时检测的要求。针对此问题,提出一种基于谐音干扰词替换的中文仇恨言论检测方法,提取原义词替换谐音干扰词,解决原有方法处理相对滞后问题。首先,对文本预处理,通过N-gram提取干扰词候选项,并利用点间互信息和邻接熵进行过滤;然后,计算拼音相似度筛选出谐音干扰词及其对应的候选原义词,通过语法结构和上下文语义相似确定原义词并对相应谐音干扰词进行替换,将替换后的文本作为分类层输入;最后,使用RoBERTa-wmm-ext得到语义特征,并通过Softmax计算仇恨情感倾向以实现检测任务。在数据集上进行实验,结果表明提出的模型有效地提升中文仇恨言论的检测效果。

网络空间中的人权保障:虚拟世界下言论自由与隐私权利的法理分析

在网络飞速发展的现代社会中,网络空间已成为人们日常生活中不可或缺的一部分,然而公民在享受网络空间带来的便利和乐趣的同时,言论自由与隐私权利的保护问题也日益凸显。采用理论研究和实例探析等方法,研究网络空间中言论自由与隐私权利的内涵定义,对虚拟世界下言论自由与隐私权利的法理进行了系统性分析,提出减少政府干预重视互联网行业的自律性,健全完善网络空间言论自由的法律边界,推进实名制应用加强网络隐私权利保护,平衡对网络空间言论自由的保护与限制等人权保障措施,在保障网络言论自由的同时,加强对网络监管与隐私权利保护的规范管理。

多任务学习在不良言论与个体特征检测中的应用

多任务学习在自然语言处理领域有广泛应用,但多任务模型往往对任务间的相关性比较敏感.如果任务相关性较低或信息传递不合理,可能会严重影响任务性能.本文提出了一种新的共享-私有结构的多任务学习模型BB-MTL(BERT-BiLSTM multi-task learning model),并借助元学习的思想为其设计了一种特殊的参数优化方式MLL-TM(meta-learning-like train methods).进一步引入一个新的信息融合门SoWLG(Softmax weighted linear gate),用于选择性地融合每项任务的共享特征与私有特征.实验验证所提出的多任务学习方法,考虑到用户在网络上的行为与其个体特征密切相关,文中结合了不良言论检测、人格检测和情绪检测任务进行了一系列实验.实验结果表明,BB-MTL能够有效学习相关任务中的特征信息,在3项任务上的准确率分别达到了81.56%、77.09%和70.82%.

基于联合层级问答的新闻人物言论抽取方法

新闻人物言论的抽取对理解社会动态、分析公众意见、辅助决策制定至关重要。本文针对新闻场景定义了人物言论事件框架,提出了一种基于联合层级问答的新闻人物言论抽取方法。该方法改变原有的针对起始位置进行预测的指针标注方式和序列标注,采用联合层级标注,以提高模型在面对复杂人物名称时的识别能力,并利用多轮问答的特性,准确匹配人物名称和触发词,以解决复杂人物言论抽取中的多任务问题。为进一步提升模型训练效果,引入了额外位置向量和交替双向训练策略。实验结果表明,本文方法在(人物,触发词)抽取、言论抽取以及(人物、触发词、言论)三元组抽取任务中均取得了较好的结果。

高中语文教学如何培养学生网络言论素养——以高中语文必修(下)第四单元“信息时代的语文生活”教学为例

在当下网络高度发达的背景下,个体的网络言论素养显得尤为重要。语文教学作为培养学生语言素养的重要载体,可以通过语言教学、经典阅读和情境写作等多种方式,训练学生的适切表达能力、思辨精神,使学生明晰自身价值责任,从而提升学生的网络言论素养。

重构“言论”合法性:民国初年报刊与政治关系考析

进入民国以后,对共和政治的厌倦和挫败感弥漫于言论界。对于民国共和的失望,恰恰表明共和依然在读书人的政治文化生活中占据着重要的位置,因此,以何种方式重塑、再造共和,构成了时人的问题意识。再造共和不仅仅指涉一种政治实践,就报刊史意义而言,更带出了对报馆与国事关系的重新理解。报刊言论所具有的经世功能,固然不断受到质疑、反思,但与此同时,读书人又试图创造新的言论形式、语言风格,重构报刊与共和政治的关系。

律师庭外言论的规制逻辑与模式转型

律师庭外言论是律师法庭辩护的必要延伸,对于促进司法公正的实现具有重要意义。同时,自媒体时代律师庭外言论的特点也决定了规制律师庭外言论的必要性。问题的关键在于如何有效规范律师庭外言论、确立庭外言论的衡量标准。我国对于律师庭外言论的规制属于司法秩序模式,以司法秩序的维护为价值导向,应当由行政管控转向审理公正的规制逻辑,实现审理公正的模式转型。具体而言,在衡量律师庭外言论正当与否方面,应确立实质危险与道德性相结合,即主客观相统一的评判标准,实质危险是指律师庭外言论可能或已经对司法公正造成实质损害,这是非正当庭外言论的形式特征;道德性与非道德性相对,律师基于法律职业伦理为当事人谋取合法利益,在相对意义上即具有了道德性。此外,法律还应明确规定“禁止区”与“安全区”,为律师庭外言论的发表提供清晰明确的规范指引。

商业言论自由与不正当竞争法律规制研究

商业言论一词在我国反不正当竞争司法实务中被频繁使用,但学界缺少有关不正当竞争与商业言论自由关系的深度思考。在域外,商业言论主要表现为商业广告,且通常以“宪法保护”或“不正当竞争规制”的多重面向呈现。我国对商业言论概念的理解更为宽泛,讨论场景也日渐从理论层面的“宪法保护”向实践层面的“不正当竞争规制”转变。从类型化的分析工具来看,《中华人民共和国反不正当竞争法》中至少包含嵌入式商业言论、对抗式商业言论、误导式商业言论这三种不同类型的商业言论,且分别对应标识混淆、商业诋毁、虚假宣传这三种典型的不正当竞争行为。由于各类行为面临的主要困境与疑难问题不同,商业言论自由与不正当竞争的边界划分可侧重于以不同方式实现:作为嵌入式商业言论的标识混淆,借助法释义学方法,可以确立市场混淆条款中“一定影响”的概念内涵;作为对抗式商业言论的商业诋毁,通过利益衡量方法,可以划清与正当商业评论的法律边界;作为误导式商业言论的虚假宣传,通过要件构成分析,可以明晰“误导”的判断标准与射程范围。

网络平台言论规制的公共属性

以互联网的崛起为界,网络平台作为我国公民发声的主要渠道,逐渐成为政府统筹公共言论的前沿阵地。以往的论辩通常预设了个体自由和政府监管之间的对抗关系,忽视了言论自由保护机制的公共属性,适当的管制也可能是自由的源泉。网络平台通过对流量数据的再分配,能够将强势资本垄断的话语权还归于某些弱势群体,确保政府在公共决策中听到更广泛的声音。然而,与上述理想仍有差距的是,私主体参与行政免不了受到根植于其中的经济结构的限制,须对有关私人规制的合法性、有效性和可问责性作进一步探讨;有关政府部门也因多重法律关系的存在模糊了公共责任,须动态地审视规制的整个过程,关注规则制定和相对人权利的具体保障。

版权保护自动化实施与言论自由冲突的化解——欧盟的法律实践及其超越

内容自动化识别技术为解决网络版权侵权问题提供了新的方案,但也因可能发生技术误判、请求人错误主张,以及网络服务提供者过度执行,而侵害用户的言论自由。欧盟在要求在线内容分享服务提供者承担过滤义务的同时,通过明确过滤对象和过滤标准、配套错误过滤救济机制,以及规制滥用过滤机制的行为,平衡保障用户言论自由。然而,由于欧盟相关指令将侵权内容识别后的处置方案限定为过滤,内容自动化识别技术对用户言论自由的影响仍是单纯消极的。通过将内容自动化识别技术与格式化条件的许可要约结合,将有效解决用户上传场景下非标准化、低净值版权交易市场中的交易成本问题,从而积极拓宽用户言论的可能边界。

互联网语境下言论自由的规制

言论自由是我国宪法中规定的一项基本人权,随着互联网的迅猛发展,为言论自由的行使提供了更加便捷 的平台,依靠着独特的表达载体和全新的表达空间造就了网络言论自由的新特征,网络言论自由作为言论自由的一种新 形式逐渐展现出活跃的态势,但是也同时给我们带来了诸多需要进行规制的负面问题。因此本文先从网络言论自由的内 涵着手,介绍什么是网络言论自由以及它的特点和价值,然后通过对比分析两对关于网络言论的自由与网络言论的限度 的范畴来说明如今网络空间中存在的超越自由界限的问题,最后分别从立法完善、政府参与及行业自律的角度找到对于 网络言论自由的规制路径。

从众视角下网络舆情对大学生发表网络言论的影响机制研究

背景:随着互联网和社交媒体的普及,大学生已经进入了一个数字化时代,其中网络言论成为他们表达观点、交流思想以及获取信息的主要途径。然而,这个数字时代也伴随着网络舆情的崛起,它对大学生的网络言论行为产生了深刻影响。方法:对15名在校大学生进行半结构式访谈,获取文本材料。运用扎根理论方法对访谈数据先后进行开放性编码、主轴性编码和选择性编码,在此基础上构建从众视角下网络舆情对大学生发表网络言论的影响机制的模型。结果:研究结果显示,网络舆情事件对大学生网络言论产生了明显影响。在面对社交媒体上的热点话题或争议事件时,大学生往往表现出从众行为的趋势,倾向于采取与主流观点一致的言论立场,以获得社交认同感或避免潜在的争议。结论:从众视角下网络舆情对大学生的网络言论受到个人因素、数字素养、舆情特点、网络环境以及家庭环境等多种因素的影响。该研究旨在深入研究这些影响因素,揭示网络舆情对大学生网络言论的影响机制,并为引导大学生树立正确的价值观提供指导。同时,研究结果可为高校建立网络舆情引导机制提供重要依据。