論文の概要: UniPoll: A Unified Social Media Poll Generation Framework via Multi-Objective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06851v2
• Date: Thu, 05 Dec 2024 02:43:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:37:43.098277
• Title: UniPoll: A Unified Social Media Poll Generation Framework via Multi-Objective Optimization
• Title（参考訳）: UniPoll:多目的最適化による統一ソーシャルメディアポーラ生成フレームワーク
• Authors: Yixia Li, Rong Xiang, Yanlin Song, Jing Li,
• Abstract要約: 我々は,高度自然言語生成(NLG)技術を用いてソーシャルメディア投稿からポーリングを自動的に生成するフレームワークUniPollを紹介する。 ソーシャルメディアの非公式で文脈に敏感な性質に苦しむ従来の方法とは異なり、UniPollはユーザーコメントから豊富なコンテキストを活用する。 ソーシャルメディアデータの本質的なノイズに対処するため、UniPollはRetrieval-Augmented Generation (RAG)と合成データ生成を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.345893274447675
• License:
• Abstract: Social media platforms are vital for expressing opinions and understanding public sentiment, yet many analytical tools overlook passive users who mainly consume content without engaging actively. To address this, we introduce UniPoll, an advanced framework designed to automatically generate polls from social media posts using sophisticated natural language generation (NLG) techniques. Unlike traditional methods that struggle with social media's informal and context-sensitive nature, UniPoll leverages enriched contexts from user comments and employs multi-objective optimization to enhance poll relevance and engagement. To tackle the inherently noisy nature of social media data, UniPoll incorporates Retrieval-Augmented Generation (RAG) and synthetic data generation, ensuring robust performance across real-world scenarios. The framework surpasses existing models, including T5, ChatGLM3, and GPT-3.5, in generating coherent and contextually appropriate question-answer pairs. Evaluated on the Chinese WeiboPolls dataset and the newly introduced English RedditPolls dataset, UniPoll demonstrates superior cross-lingual and cross-platform capabilities, making it a potent tool to boost user engagement and create a more inclusive environment for interaction.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、意見の表現や世論の理解に不可欠だが、多くの分析ツールは、積極的に活動することなくコンテンツを主に消費する受動的ユーザーを見落としている。 そこで我々は,高度自然言語生成(NLG)技術を用いてソーシャルメディア投稿からポーリングを自動的に生成する高度フレームワークUniPollを紹介する。 ソーシャルメディアの非公式で文脈に敏感な性質に苦しむ従来の方法とは異なり、UniPollはユーザーコメントからの豊富なコンテキストを活用し、ポーリングの関連性やエンゲージメントを高めるために多目的最適化を採用している。 ソーシャルメディアデータの本質的なノイズに対処するため、UniPollはRetrieval-Augmented Generation (RAG)と合成データ生成を導入し、現実のシナリオで堅牢なパフォーマンスを確保する。 このフレームワークは、T5、ChatGLM3、GPT-3.5といった既存のモデルを超え、一貫性と文脈的に適切な質問応答ペアを生成する。 中国語のWeiboPollsデータセットと新たに導入された英語のRedditPollsデータセットに基づいて、UniPollは、優れた言語間およびクロスプラットフォーム機能を示し、ユーザエンゲージメントを高め、より包括的なインタラクション環境を構築するための強力なツールである。

関連論文リスト

• Network-informed Prompt Engineering against Organized Astroturf Campaigns under Extreme Class Imbalance [18.23326023737371]
  本稿では,Twitter上でのアストロトゥルフキャンペーンを識別するための新しいフレームワークを提案する。 提案されたフレームワークは、言語モデルのトレーニングや微調整を一切必要としない。 我々のフレームワークは、精度、リコール、F1スコアの点で2x-3倍の改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-21T03:07:21Z)
• IOHunter: Graph Foundation Model to Uncover Online Information Operations [8.532129691916348]
  ソーシャルメディアプラットフォームは、社会的物語に幅広い声が影響を及ぼす現代アゴラスとして機能し、公共の場として欠かせない場所となっている。 偽情報、偽ニュース、誤解を招く主張の拡散は民主的プロセスと社会的結束を脅かす。 本稿では,様々なインフルエンスキャンペーンを通じて,情報操作を編成するユーザ,すなわちtextitIOドライバを識別する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T09:14:24Z)
• Scalable Frame-based Construction of Sociocultural NormBases for Socially-Aware Dialogues [66.69453609603875]
  社会文化的規範は、社会的相互作用における個人的行為の指針となる。 大規模言語モデル(LLM)を用いた社会文化的ノルム(SCN)ベース構築のためのスケーラブルなアプローチを提案する。 我々は、包括的で広くアクセス可能な中国社会文化ノルムベースを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T00:08:46Z)
• FLASH: Federated Learning-Based LLMs for Advanced Query Processing in Social Networks through RAG [5.5997926295092295]
  このシステムは、多様なソーシャルメディアデータソースをシームレスに集約し、キュレートするように設計されている。 GPTモデルは、プライバシとセキュリティを確保するために、分散データソースに基づいてトレーニングされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T22:28:13Z)
• Leveraging GPT for the Generation of Multi-Platform Social Media Datasets for Research [0.0]
  ソーシャルメディアデータセットは、偽情報、影響操作、ソーシャルセンシング、ヘイトスピーチ検出、サイバーいじめ、その他の重要なトピックの研究に不可欠である。 これらのデータセットへのアクセスは、コストとプラットフォーム規制のために制限されることが多い。 本稿では,複数のプラットフォームにまたがって,語彙的および意味論的に関連するソーシャルメディアデータセットを作成するための,大規模言語モデルの可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T09:12:39Z)
• KamerRaad: Enhancing Information Retrieval in Belgian National Politics through Hierarchical Summarization and Conversational Interfaces [55.00702535694059]
  KamerRaadは、大きな言語モデルを活用するAIツールで、市民がベルギーの政治情報と対話的に関わるのを助ける。 このツールは、議会の手続きから重要な抜粋を抽出し、簡潔に要約し、次いで生成AIに基づくインタラクションの可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T15:01:39Z)
• SoMeLVLM: A Large Vision Language Model for Social Media Processing [78.47310657638567]
  ソーシャルメディア処理のための大規模ビジョン言語モデル(SoMeLVLM)を提案する。 SoMeLVLMは、知識と理解、応用、分析、評価、作成を含む5つの重要な機能を備えた認知フレームワークである。 実験により,複数のソーシャルメディアタスクにおいて,SoMeLVLMが最先端のパフォーマンスを達成できることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T14:02:45Z)
• Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
  対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。 本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:18:29Z)
• Countering Malicious Content Moderation Evasion in Online Social Networks: Simulation and Detection of Word Camouflage [64.78260098263489]
  ツイストとカモフラージュキーワードは、プラットフォームコンテンツモデレーションシステムを回避する最もよく使われるテクニックである。 本稿では,コンテンツ回避の新たな手法をシミュレートし,検出する多言語ツールを開発することにより,悪意ある情報に対する対処に大きく貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-27T16:08:49Z)
• Dual Side Deep Context-aware Modulation for Social Recommendation [50.59008227281762]
  社会的関係と協調関係をモデル化する新しいグラフニューラルネットワークを提案する。 高次関係の上に、友人の情報とアイテムのアトラクションを捉えるために、双方向のコンテキスト認識変調を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-16T11:08:30Z)
• BOLD: Dataset and Metrics for Measuring Biases in Open-Ended Language Generation [42.34923623457615]
  Open-Ended Language Generationデータセットのバイアスは23,679の英語テキスト生成プロンプトで構成されている。 3つの人気のある言語モデルから生成されたテキストを調べると、これらのモデルの大半は、人によるウィキペディアのテキストよりも大きな社会的バイアスを示すことが明らかになっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T22:07:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。