MMCSC:一种跨模态的假新闻检测方法

目前基于新闻内容的假新闻检测方法没有考虑到不同模态更高层的语义关联,缺少可以依据的信息对新闻进行判断,从而缺乏对有重要辨别特征的新闻的社交网络信息进行有效使用.针对这个问题,提出了基于新闻内容的假新闻检测方法,通过提取文本、图像和视频等多模态新闻的高层语义特征,分析不同模态高层语义信息,设计跨模态主题一致性和跨模态情感一致性计算方法.在此基础上,设计了一种跨模态内容语义一致性的假新闻检测模型MMCSC(multi-modal feature content semantic consistency).实验证明,相比于传统方法,所提出的MMCSC有较好的检测效果.

如何测试ChatGPT的语义理解与常识推理水平?——兼谈大语言模型时代语言学的挑战与机会

ChatGPT等大语言模型在语义理解和常识推理方面表现优秀,其技术奥秘在于模型开发者在对词语进行向量表示时,遵循分布式语义学原理,采用了“嵌入”这种代数方法。但是,经典的测试语言运用等智能水平的“图灵测试”,难以识别欺骗和回避等作弊手段,因此,计算机科学家设计了“新图灵测试”,其中的威诺格拉德模式挑战与语言学关系密切。这一模式以代词消歧为测试点设计句子对和问题,但是经过大规模语料训练的语言模型可以凭借词汇上的统计相关性,而不是靠真正理解句子的意义来给出正确答案。为克服这一缺陷,学者们又发展出WinoGrande数据集,提高了数据的规模和难度,确保它们无法通过网络搜索等手段来得到正确答案。我们用威诺格拉德模式设计了无偏向双重句子对测试ChatGPT,展示了大语言模型在语义理解和常识推理方面已达到接近人类的水平。当然,从具身模拟假说来看,大语言模型不可能像人一样富有体验性地理解人类自然语言。最后,我们呼吁:语言学家应该积极参与构建WinoGrade测试集之类的工作,在人工智能时代扩展自身的学术研究领域。

“X狗”微探

由"单身狗"一词在类推机制下生成大量的"XX狗"现象,并以掩耳不及盗铃之势迅速在网络上大红大紫。这里的"狗"已不同于字面意义上的"狗",它已经虚化为一种词缀,与"抄袭"、"追星"、"学生"等词语搭配形成不同的意义。这种现象的形成绝不是偶然的,而是有其深刻的理据性。

基于多模态相似融合的新闻视频故事分割算法

新闻视频数量的不断增加,为准确分割用户感兴趣的新闻视频,本文提出了一种基于多模态相似融合的新闻视频故事分割算法。首先,通过选定视频切割点获取候选新闻故事单元边界,将视频分成音频流和视频流;其次,选择静音区间为音频候选切分点,主持人镜头帧和主题字幕帧作为视频候选切分点,根据候选切分点获得新闻故事基本单元,利用语义相似性分析各单元内容进行合并或独立分离,得到最终新闻故事;最后,采用人脸识别、YOLOv5来进行主题字幕检测、语义相似性合并或独立新闻故事基本单元,使得新闻故事边界划分更为准确。该新闻视频故事分割算法在《新闻联播》视频中查全率和查准率分别达到了97.17%和98.19%,为新闻视频导航、检索等应用提供辅助准备。

基于Bert-GNNs异质图注意力网络的早期谣言检测

网络谣言的广泛传播已经造成了很大的社会危害,因此早期谣言检测任务已成为重要的研究热点.现有谣言检测方法主要从文本内容、用户配置和传播结构中挖掘相关特征,但没有同时利用到文本全局语义关系和局部上下文语义关系.为了克服以上局限性,充分利用到谣言数据中的文本全局-局部上下文语义关系、文本语义内容特征和推文传播的结构特征,本文提出了一种基于Bert-GNNs异质图注意力网络的早期谣言检测算法(Bert-GNNs Heterogeneous Graph Attention Network,BGHGAN).该方法根据历史谣言集和用户特征构建一个推文-词-用户异质图,通过采用预训练语言模型Bert和图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)结合的方法进行特征学习,以挖掘谣言的文本语义特征和文本之间的关系,并将异质图分解为推文-词子图和推文-用户子图,采用图注意力网络(Graph Attention network,GAT)的方式分别进行特征学习,从而更充分利用文本全局-局部上下文语义关系和传播图的全局结构关系以加强特征表达;最后,通过子图级注意力机制将不同模块的学习集成进行最终的谣言检测.所提算法在真实的Twitter15和Twitter16数据上进行实验,验证了该算法在检测准确率上分别为91.4%和91.9%,较现有最佳模型分别提高了1%和1.4%,也具备在早期阶段对谣言的检测能力;同时,本文通过实验探讨了不同特征对谣言检测的重要性、对异质图构建质量的重要性.

我国新型研发机构政策注意力与政策工具探析——基于长三角与珠三角地区的政策量化研究

新型研发机构逐步上升为中国创新驱动发展的主力军。利用文本挖掘、共词语义网络分析等方法,全面剖析长三角和珠三角地区新型研发机构政策的注意力焦点和政策工具,为支持高水平新型研发机构建设与发展提供参考。研究发现:政策类型以“通知”和“意见”为主,体现了政府的弹性管理机制,但执行力度较弱;政策注意力与新型研发机构的使命、功能内涵密切相关,鼓励政产学研高度融合,突出企业主体地位,强调体制机制创新;政策工具运用存在结构性失衡,注重供给型政策工具,环境型和需求型政策工具使用不足。

新概念的翻译与西学东渐——中国近代概念翻译史的研究模式

概念翻译史连接了语义演变与社会变迁,这种纽带联系的两端相互影响:新概念的考察可以凸显翻译的社会建构功能,社会变迁也影响着新概念的引介与容受。本文通过考察晚清西学东渐背景下新概念的形成模式,探赜翻译对科学思想与文化传播的推动作用。在回顾概念史的理论基础后,以启蒙运动的概念翻译史为案例,建立一套关注多元历史条件的概念翻译史研究模式,有助于解读汉语词汇的历史语义演变,拓宽概念翻译史研究的方法论路径。

A Corpus-based Investigation on News Attitudes towards the Belt and Road Initiative

Newspaper reports contain some attitudes in seemingly objective words. This corpus-based discourse analytical study,by comparing the use of semantic prosodies in the reports from China Daily and the Washington Post relating the Belt and Road Initiative, interprets the news attitudes presented by the two media toward it. The analysis of the news discourse will be carried out firstly with Antconc, a corpus analysis software which enables us to observe the most frequent co-occurrences of the phrases the Belt and Road, One Belt and One Road, New Silk Road and the initiative; and then COCA(Corpus of Contemporary American English) is involved to analyze the semantic prosodies of these co-occurrences, on this basis the semantic prosodies of the above phrases are revealed. The analysis of the semantic prosodies of the above four phrases in the two corpora shows that China Daily hold a supportive attitude toward the Initiative, while the Washington Post hold a complex one.

论当今语言生活中“狗”的新义及相关语言规划

本文从当今语言生活中"狗"的新用法入手,对汉语中"狗"的詈词功能的确立与衰退进行了认知语言学和语言演变与语言接触角度的阐释,并从汉英语言对比角度提出,"狗"字句詈词功能的衰退并向褒义转化有社会现实基础,而在新的褒义环境中的具体形式则跟近几十年来汉语与英语的语言接触有直接关系,最后提出了当前中国国情下对该词的语言规划方法。

Discourse Analysis of a News Report “Gulf Coast is Slammed by Rita but Escapes the Worst”

This thesis has done discourse analysis of a news report by the name of"Gulf Coast is slammed by Rita but escapes the worst"from a kind of American newspaper"USA Today"at four levels:graphological,lexical,syntactic and semantic.Through the analysis,weknow that this news report is not the most important news,but it shows many features of news discourse:long sentences,short powerfulwords,informative lead,inverted pyramid body,etc.Such analysis may do help for our reading,understanding,composing or translatingnews report.

宋代司法“审案”义的新同义词辨析与司法文化

“断谳”“平谳”“谳议”“鞫谳”等词是宋代司法“审案”义的一组同义词,对其辨析,主要从构词理据、构词方式、意义的倾向、词语的语法功能与词语的生命历程等方面展开。阐释其同、异与产生的原因,揭示其所反映的复音词造词方法与词汇发展变化特点,指出《汉语大词典》所存在的瑕疵,也管窥以上同义词所反映的宋代司法文化。

面向股票的财经新闻关联度研究——基于新闻价值量化理论

[目的/意义]为了从海量财经新闻中快速、准确识别与特定股票相关的重要信息,充分挖掘其潜在价值,文章开展面向股票的财经新闻关联度研究。[方法/过程]利用自然语言处理与机器学习方法实现新闻全文本分析,细化到词语粒度挖掘并量化股票-财经新闻关联关系。在此基础上,基于新闻价值量化理论,建立“面向股票的财经新闻关联度测度体系”。[结果/结论]构建了融入新闻价值评价的股票-财经新闻关联度测度体系,实现了个性化、自动化的股票-财经新闻关联程度测量;进一步分析了各个维度指标对关联度测度的影响。

标题与正文语义融合的新闻向量表示方法

针对新闻正文文本长度大、语义信息复杂的问题,提出了一种标题与正文语义融合的新闻向量表示方法(NRTA模型)。以新闻标题为查询,从正文的多个区域中挖掘标题的补充信息,关注前文语义的同时也关注后文语义,减少对新闻正文理解的偏差。在两个真实新闻推荐数据集MIND和Adressa上的实验表明,该方法较基线方法在各评价指标上的提升幅度在0.86%到3.95%之间,验证了正文后文语义信息的重要性,进一步丰富了新闻向量表示。

双分支线索深度感知与自适应协同优化的多模态虚假新闻检测

深度学习方法促使多模态虚假新闻检测领域快速发展,现有的检测模型通常从全局角度学习新闻图文间的跨模态语义关联,并利用共享语义内容获取检测的关键信息.然而,新闻内部的局部语义差异可能会限制模型有效利用跨模态语义关联的能力,其中潜在的非共享语义内容作为重要线索能够有效揭示虚假新闻的篡改意图和目的.为了解决上述问题,本文提出了一种双分支线索深度感知与自适应协同优化的多模态虚假新闻检测模型.该模型首先从图像显著区域和文本语义单词中提取细粒度的新闻特征,并使用跨模态加权残差网络从中学习共享语义线索.同时,根据所有图像区域和文本单词之间的语义相关性,双分支图文线索感知模块显式地建模共享与非共享语义内容的语义关联.其中,线索关联优化分支对两类语义内容的关联边界持续迭代优化,促使模型准确区分非共享语义线索;线索关联分析分支刻画两类语义内容的可信程度,并在此基础上引导模型实现线索的自主融合.通过上述自适应协同优化框架,本文提出的模型能够在复杂新闻语境下进行线索的深度感知与融合,实现更准确、更可解释的多模态虚假新闻检测.在广泛使用的中英文真实数据集上的实验结果表明,本文提出的模型明显优于基线方法,在准确率和虚假新闻检测精确率上分别平均提高了4.85%和4.50%.

新型基础测绘地理实体概念及相关问题探讨

针对国家新型基础测绘建设提出以基础地理实体为核心的成果模式,文章对地理实体的理念起源、概念本质及其构建相关问题进行了探讨。通过哲学和科学相结合的角度追溯地理实体的思想起源,对地理实体的内涵和外延进行深入解析,提出人类认知从写意地图到实景中国的螺旋式上升结论。同时对构建地理实体涉及的生产管理机制、多源数据融合和地理产品组织等方面的关键性问题进行分析,以武汉试点产品体系为例对设计思路、产品生产等内容进行实践探索。文章对深度解析新型基础测绘体系内核与充实新型基础测绘理论体系起到了一定作用。

新型构式“X里X气”的语义认知研究

新型构式“X里X气”继承了传统构式“A里A气”的固定成分“……里……气”,在此基础上受到构式压制和修辞动因的共同影响,通过转喻手段创新了X成分的进入条件,形成了全新的语义认知结构,即通过相同的语言固定形式并借助修辞手段表达更复杂的语义内容。在语法化的影响下,新型构式处于语法构式和修辞构式相互转化的连续统中。

基于多模态深度学习的虚假类新闻检测

针对目前网络中有些新闻存在虚假性,缺乏真实性等问题,根据假新闻所包含的数据特征进行分析,选取不同的特征提取方法来针对不同模态数据进行特征提取,并进行特征融合,提出了基于多模态特征融合的检测算法MMDM。首先基于外部信息的文本模态特征提取,然后融合图片物理及语义信息进行特征提取,最后对两个模块特征融合。实验结果表明,多模态特征融合算法检测性能优于其他方法。

家用火灾逃生产品创新设计研究

为满足人们对家庭火灾逃生产品的实际需求,提出结合整合新产品开发法(Integrated New Product Development,INPD)和产品语义提取法的产品创新设计方法。运用社会-经济-技术分析法(Socicty-Economy-Technology,SET)寻找产品机会点,并对用户及利益相关者进行问卷调研,结合产品语义提取法对调研结果进行客观修正,获取用户真实需求;通过基于模糊Kano模型的综合性用户需求优先级确定方法,计算用户需求的综合重要度函数;根据用户需求综合重要性排序,将优先级高的要素作为设计重点,提出家用火灾逃生产品的设计方案。研究结果表明:结合INPD法、产品语义提取法和综合性用户需求优先级确定方法,可有效获取用户真实需求,并对用户潜在需求进行洞察,为同类产品的创新设计提供参考。

智能语音新闻的挑战与应对路径

文章深入探讨了智能语音新闻在语音识别、语义理解以及语音合成方面面临的挑战,并提出切实可行的解决路径。对于语音识别准确率不一致的问题,建议引入预训练语言模型来提升整体性能。针对语义理解能力有限的问题,强调发展多模态理解技术,综合不同感官输入提供更丰富的上下文信息。针对语音合成质量问题,提出训练个性化语音和应用生成对抗网络的策略。通过这些创新性的方法,智能语音新闻应用有望实现更高水平的语音交互和信息传递。