تقدم هذه الأوراق منصة لرصد روايات الصحافة فيما يتعلق بالعديد من التحديات الاجتماعية، بما في ذلك المساواة بين الجنسين والهجرة ولغات الأقليات.مع ترميز الروايات بلغة طبيعية، يتعين علينا استخدام تقنيات المعالجة الطبيعية لأتمتة تحليلها.وبالتالي، تتم معالج
ة الأخبار الزحفة عن طريق العديد من وحدات NLP، بما في ذلك التعرف على الكيان المسمى، واستخراج الكلمات الرئيسية، تصنيف المستندات للكشف عن التحدي الاجتماعي، وتحليل المعنويات.توفر واجهة قوية للقاطرات تصور البيانات للتحليل المستند إلى المستخدم للبيانات.تقدم هذه الورقة بنية النظام وتصف بالتفصيل مكوناتها المختلفة.يتم توفير التقييم للوحدات المتعلقة باستخراج ومعلومات المعلومات المتعلقة بالتحديات الاجتماعية.
الكشف التلقائي عن معلومات المؤامرة الحرجة في مراجعات عناصر الوسائط يشكل تحديات فريدة لكل من الحوسبة الاجتماعية واللغويات الحسابية. في هذه الورقة، نقترح إلقاء مشكلة اكتشاف تحيز المفسد في الخطاب عبر الإنترنت مهمة تبسيط النص. نحن تخمين أنه بالنسبة لزوج
مستخدم العنصر، فإن مراجعة المستخدم الأكثر بساطة نتعلمه من ملخص عنصر أعلى احتمال تقديم المفسد. يشتمل نموذجنا العصبي على شبكة المحولات المتقدمة لتحتل شدة المفسد في تغريدات المستخدم. شيدنا مجموعة بيانات مستدامة مفلصة عالية الجودة كشط من تغريدات مراجعة غير مرغوبة وقترن بملخص العنوان وبيانات meta المستخرجة من مجال معين من الفيلم. إلى حد كبير، فإن نتائجنا الكمية والنوعية تزن في تأثير أداء وجود الكيان المسمى في ملخصات المؤامرة. أحصى ما يلاحظه على تقسيم وإعادة صياغة التراسل مع المعرفة المقطوعة من الإنجليزية في ويكيبيديا ومضربتها بشكل جيد في مجموعة بيانات الأفلام لدينا، فإن نموذجنا العصبي يظهر لتفوق كلا من خطوط طراز لغة وطيور أحادية الترجمة.
