对发展有说服力的文本的兴趣日益兴趣促进了自动化系统中的应用，例如辩论和论文评分系统；但是，从争论的角度来看，先前的工作挖掘图像说服力几乎没有。为了将说服力开采扩展到多模式领域，我们提出了一个多模式数据集，ImageArg，由推文中图像说服力的注释组成。注释是基于我们开发的说服分类法来探索图像功能和说服力的手段。我们使用广泛使用的多模式学习方法在Imakearg上基于图像说服力。实验结果表明，我们的数据集为这个丰富而充满挑战的主题提供了有用的资源，并且有足够的空间来建模改进。

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。

道德框架和情感会影响各种在线和离线行为，包括捐赠，亲环境行动，政治参与，甚至参与暴力抗议活动。自然语言处理中的各种计算方法（NLP）已被用来从文本数据中检测道德情绪，但是为了在此类主观任务中取得更好的性能，需要大量的手工注销训练数据。事实证明，以前对道德情绪注释的语料库已被证明是有价值的，并且在NLP和整个社会科学中都产生了新的见解，但仅限于Twitter。为了促进我们对道德修辞的作用的理解，我们介绍了道德基础Reddit语料库，收集了16,123个reddit评论，这些评论已从12个不同的子雷迪维特策划，由至少三个训练有素的注释者手工注释，用于8种道德情绪（即护理，相称性，平等，纯洁，权威，忠诚，瘦道，隐含/明确的道德）基于更新的道德基础理论（MFT）框架。我们使用一系列方法来为这种新的语料库（例如跨域分类和知识转移）提供基线道德句子分类结果。

Prior work on ideology prediction has largely focused on single modalities, i.e., text or images. In this work, we introduce the task of multimodal ideology prediction, where a model predicts binary or five-point scale ideological leanings, given a text-image pair with political content. We first collect five new large-scale datasets with English documents and images along with their ideological leanings, covering news articles from a wide range of US mainstream media and social media posts from Reddit and Twitter. We conduct in-depth analyses of news articles and reveal differences in image content and usage across the political spectrum. Furthermore, we perform extensive experiments and ablation studies, demonstrating the effectiveness of targeted pretraining objectives on different model components. Our best-performing model, a late-fusion architecture pretrained with a triplet objective over multimodal content, outperforms the state-of-the-art text-only model by almost 4% and a strong multimodal baseline with no pretraining by over 3%.

在社交媒体上分享了反疫苗职位，包括误导性帖子，并展示了在疫苗中产生混淆并减少了公众信心，导致疫苗犹豫不决。近年来目睹了在网上网络中各种语言和视觉形态的这种反疫苗柱的快速崛起，对有效内容适度和跟踪构成了巨大挑战。在利用文本信息上扩展了以前的工作以了解疫苗信息，本文介绍了INSTA-VAX，这是一个新的多模态数据集，包括与人类疫苗相关的64,957件Instagram帖子的样本。我们应用了两个培训的专家法官验证的众群注释程序到此数据集。然后，我们将几个最先进的NLP和计算机视觉分类器标记为检测帖子是否显示出反疫苗态度以及它们是否包含错误信息。广泛的实验和分析证明了多模式模型可以比单模模型更准确地将帖子分类，但仍需要改进，特别是在视觉情绪理解和外部知识合作。数据集和分类机有助于监测和跟踪疫苗讨论的社会科学和公共卫生努力，在打击疫苗错误信息问题。

社交媒体平台主持了有关每天出现的各种主题的讨论。理解所有内容并将其组织成类别是一项艰巨的任务。处理此问题的一种常见方法是依靠主题建模，但是使用此技术发现的主题很难解释，并且从语料库到语料库可能会有所不同。在本文中，我们提出了基于推文主题分类的新任务，并发布两个相关的数据集。鉴于涵盖社交媒体中最重要的讨论点的广泛主题，我们提供了最近时间段的培训和测试数据，可用于评估推文分类模型。此外，我们在任务上对当前的通用和领域特定语言模型进行定量评估和分析，这为任务的挑战和性质提供了更多见解。

构建用于仇恨语音检测的基准数据集具有各种挑战。首先，因为仇恨的言论相对少见，随机抽样对诠释的推文是非常效率的发现仇恨。为了解决此问题，先前的数据集通常仅包含匹配已知的“讨厌字”的推文。然而，将数据限制为预定义的词汇表可能排除我们寻求模型的现实世界现象的部分。第二个挑战是仇恨言论的定义往往是高度不同和主观的。具有多种讨论仇恨言论的注释者可能不仅可能不同意彼此不同意，而且还努力符合指定的标签指南。我们的重点识别是仇恨语音的罕见和主体性类似于信息检索（IR）中的相关性。此连接表明，可以有效地应用创建IR测试集合的良好方法，以创建更好的基准数据集以进行仇恨语音。为了智能和有效地选择要注释的推文，我们应用{\ em汇集}和{em主动学习}的标准IR技术。为了提高注释的一致性和价值，我们应用{\ EM任务分解}和{\ EM注释器理由}技术。我们在Twitter上共享一个用于仇恨语音检测的新基准数据集，其提供比以前的数据集更广泛的仇恨覆盖。在这些更广泛形式的仇恨中测试时，我们还表现出现有检测模型的准确性的戏剧性降低。注册器理由我们不仅可以证明标签决策证明，而且还可以在建模中实现未来的双重监督和/或解释生成的工作机会。我们的方法的进一步细节可以在补充材料中找到。

自2020年初以来，Covid-19-19造成了全球重大影响。这给社会带来了很多困惑，尤其是由于错误信息通过社交媒体传播。尽管已经有几项与在社交媒体数据中发现错误信息有关的研究，但大多数研究都集中在英语数据集上。印度尼西亚的COVID-19错误信息检测的研究仍然很少。因此，通过这项研究，我们收集和注释印尼语的数据集，并通过考虑该推文的相关性来构建用于检测COVID-19错误信息的预测模型。数据集构造是由一组注释者进行的，他们标记了推文数据的相关性和错误信息。在这项研究中，我们使用印度培训预培训的语言模型提出了两阶段分类器模型，以进行推文错误信息检测任务。我们还尝试了其他几种基线模型进行文本分类。实验结果表明，对于相关性预测，BERT序列分类器的组合和用于错误信息检测的BI-LSTM的组合优于其他机器学习模型，精度为87.02％。总体而言，BERT利用率有助于大多数预测模型的更高性能。我们发布了高质量的Covid-19错误信息推文语料库，用高通道一致性表示。

我们介绍了仇恨言论推文的Hateval语料库（Basile等，2019年）的丰富，旨在促进自动化的反叙事一代。与以前的工作相比（Chung etal。2019），手动书面反叙事与推文有关。但是，仅此信息似乎不足以获得反叙事生成的令人满意的语言模型。这就是为什么我们还根据Wagemanns（2016）提供了带有争论性信息的注释推文，我们认为可以帮助建立令人信服和有效的反叙事，以针对特定群体进行仇恨言论。我们讨论了这种注释过程的充分和困难，并提出了几个基线以自动检测带注释的元素。初步结果表明，自动注释者会靠近人类注释者来检测论证的某些方面，而其他人仅达到低或中等水平的通知者一致性。

了解文本中表达的态度，也称为姿态检测，在旨在在线检测虚假信息的系统中起重要作用，无论是错误信息（无意的假）或虚假信息（故意错误地蔓延，恶意意图）。姿态检测已经以不同的方式在文献中框架，包括（a）作为事实检查，谣言检测和检测先前的事实检查的权利要求，或（b）作为其自己的任务的组件;在这里，我们看看两者。虽然已经进行了与其他相关任务的突出姿态检测，但诸如论证挖掘和情绪分析之类的其他相关任务，但没有调查姿态检测和错误和缺陷检测之间的关系。在这里，我们的目标是弥合这个差距。特别是，我们在焦点中审查和分析了该领域的现有工作，焦点中的错误和不忠实，然后我们讨论了汲取的经验教训和未来的挑战。

Increasingly taking place in online spaces, modern political conversations are typically perceived to be unproductively affirming -- siloed in so called ``echo chambers'' of exclusively like-minded discussants. Yet, to date we lack sufficient means to measure viewpoint diversity in conversations. To this end, in this paper, we operationalize two viewpoint metrics proposed for recommender systems and adapt them to the context of social media conversations. This is the first study to apply these two metrics (Representation and Fragmentation) to real world data and to consider the implications for online conversations specifically. We apply these measures to two topics -- daylight savings time (DST), which serves as a control, and the more politically polarized topic of immigration. We find that the diversity scores for both Fragmentation and Representation are lower for immigration than for DST. Further, we find that while pro-immigrant views receive consistent pushback on the platform, anti-immigrant views largely operate within echo chambers. We observe less severe yet similar patterns for DST. Taken together, Representation and Fragmentation paint a meaningful and important new picture of viewpoint diversity.

研究表明，与自杀相关的新闻媒体内容的暴露与自杀率相关，具有一些内容特征可能具有有害和其他可能的保护作用。虽然有一些选定的特征存在良好的证据，但是一般缺少系统的大规模调查，特别是社交媒体数据。我们应用机器学习方法以自动标记大量的Twitter数据。我们开发了一种新的注释计划，将与自杀相关的推文分类为不同的消息类型和问题，以解决方案为中心的视角。然后，我们培训了包括多数分类器的机器学习模型的基准，这是一种基于词频率的方法（具有线性SVM的TF-IDF）和两个最先进的深层学习模型（BERT，XLNET）。这两个深入学习模型在两个分类任务中实现了最佳性能：首先，我们分类了六个主要内容类别，包括个人故事，包括自杀意图和尝试或应对，呼吁采取措施传播问题意识或预防相关信息，自杀病例的报告以及其他与自杀相关和偏离主题推文的报告。深度学习模型平均达到73％以上的准确度，遍布六个类别，F1分数为69％和85％，除了自杀意念和尝试类别（55％）。其次，在分离帖子中，在偏离主题推文中指的是实际自杀题，他们正确标记了大约88％的推文，双方达到了F1分数为93％和74％。这些分类性能与类似任务的最先进的性能相当。通过使数据标签更有效，这项工作能够对各种社交媒体内容的有害和保护作用进行自杀率和寻求帮助行为的有害和保护作用。

Reasoning is central to human intelligence. However, fallacious arguments are common, and some exacerbate problems such as spreading misinformation about climate change. In this paper, we propose the task of logical fallacy detection, and provide a new dataset (Logic) of logical fallacies generally found in text, together with an additional challenge set for detecting logical fallacies in climate change claims (LogicClimate). Detecting logical fallacies is a hard problem as the model must understand the underlying logical structure of the argument. We find that existing pretrained large language models perform poorly on this task. In contrast, we show that a simple structure-aware classifier outperforms the best language model by 5.46% on Logic and 4.51% on LogicClimate. We encourage future work to explore this task as (a) it can serve as a new reasoning challenge for language models, and (b) it can have potential applications in tackling the spread of misinformation. Our dataset and code are available at https://github.com/causalNLP/logical-fallacy

随着人工智能系统变得越来越强大和普遍，人们对机器的道德或缺乏道德的关注变得越来越关注。然而，向机器讲授道德是一项艰巨的任务，因为道德仍然是人类中最激烈的争论问题之一，更不用说AI了。但是，部署到数百万用户的现有AI系统已经在做出充满道德影响的决策，这构成了一个看似不可能的挑战：教学机器的道德意义，而人类继续努力努力。为了探索这一挑战，我们介绍了Delphi，这是一个基于深层神经网络的实验框架，直接训练了描述性道德判断，例如，“帮助朋友”通常是不错的，而“帮助朋友传播假新闻”不是。经验结果提供了对机器伦理的承诺和局限性的新见解。面对新的道德情况，德尔菲（Delphi）表现出强大的概括能力，而现成的神经网络模型表现出明显差的判断，包括不公正的偏见，证实了对明确教学机器的道德意义的必要性。然而，德尔菲并不完美，表现出对普遍性偏见和不一致的敏感性。尽管如此，我们还是展示了不完美的Delphi的积极用例，包括在其他不完美的AI系统中将其用作组件模型。重要的是，我们根据著名的道德理论来解释Delphi的运营化，这使我们提出了重要的未来研究问题。

在本文中，我们提出了一个手动注释的10,000名推文载有五个Covid-19事件的公开报告，包括积极和消极的测试，死亡，拒绝获得测试，索赔治愈和预防。我们为每种事件类型设计了插槽填充问题，并注释了总共31个细粒度的插槽，例如事件的位置，最近的旅行和密切联系人。我们表明我们的语料库可以支持微调基于伯特的分类器，以自动提取公共报告的事件，并帮助跟踪新疾病的传播。我们还证明，通过从数百万推文中提取的事件汇总，我们在回答复杂的查询时达到令人惊讶的高精度，例如“哪些组织在费城在费城测试的员工？”我们将释放我们的语料库（使用用户信息被删除），自动提取模型以及研究社区的相应知识库。

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。

社交媒体平台上的滥用内容的增长增加对在线用户的负面影响。对女同性恋，同性恋者，跨性别或双性恋者的恐惧，不喜欢，不适或不疑虑被定义为同性恋/转铁症。同性恋/翻译语音是一种令人反感的语言，可以总结为针对LGBT +人的仇恨语音，近年来越来越受到兴趣。在线同性恋恐惧症/ Transphobobia是一个严重的社会问题，可以使网上平台与LGBT +人有毒和不受欢迎，同时还试图消除平等，多样性和包容性。我们为在线同性恋和转鸟以及专家标记的数据集提供了新的分类分类，这将允许自动识别出具有同种异体/传递内容的数据集。我们受过教育的注释器并以综合的注释规则向他们提供，因为这是一个敏感的问题，我们以前发现未受训练的众包注释者因文化和其他偏见而诊断倡导性的群体。数据集包含15,141个注释的多语言评论。本文介绍了构建数据集，数据的定性分析和注册间协议的过程。此外，我们为数据集创建基线模型。据我们所知，我们的数据集是第一个已创建的数据集。警告：本文含有明确的同性恋，转基因症，刻板印象的明确陈述，这可能对某些读者令人痛苦。

*内容警告：此工作显示明确和强烈令人反感的语言的示例。 Covid-19大流行引起了抗亚洲仇外心理和偏见的激增。许多人已经向社交媒体表达了这些负面情绪，需要开发可靠的系统来检测仇恨言论，往往是代表性的人口统计。在本文中，我们使用2种实验方法创建和注释推特推文的语料库，以探讨较好的粒度的反亚洲滥用和仇恨言论。使用具有较少偏置注释的数据集，我们部署多种模型，并检查其他相关的语料库的适用性来完成这些多任务分类。除了展示有希望的结果外，我们的实验还提供了对文化和后勤因素的差别，以了解不同人口统计学的讨厌讲话。我们的分析旨在促进对仇恨语音检测领域的理解，特别是对低资源群体。

人类具有出色的能力来推理绑架并假设超出图像的字面内容的内容。通过识别散布在整个场景中的具体视觉线索，我们几乎不禁根据我们的日常经验和对世界的知识来提出可能的推论。例如，如果我们在道路旁边看到一个“ 20英里 /小时”的标志，我们可能会假设街道位于居民区（而不是在高速公路上），即使没有房屋。机器可以执行类似的视觉推理吗？我们提出了Sherlock，这是一个带注释的103K图像的语料库，用于测试机器能力，以超出字面图像内容的绑架推理。我们采用免费观看范式：参与者首先观察并识别图像中的显着线索（例如，对象，动作），然后给定线索，然后提供有关场景的合理推论。我们总共收集了363K（线索，推理）对，该对形成了首个绑架的视觉推理数据集。使用我们的语料库，我们测试了三个互补的绑架推理轴。我们评估模型的能力：i）从大型候选人语料库中检索相关推论； ii）通过边界框来定位推论的证据，iii）比较合理的推论，以匹配人类在新收集的19k李克特级判断的诊断语料库上的判断。尽管我们发现具有多任务目标的微调夹RN50x64优于强大的基准，但模型性能与人类一致之间存在着重要的净空。可在http://visualabduction.com/上获得数据，模型和排行榜

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。