【导读】WWW 2019(The Web Conference)于5月13-17日在美国旧金山召开,大会产生了2篇最佳论文和1篇短论文。其中一篇来自北京大学信息科学技术学院、高可信软件技术教育部重点实验室刘譞哲副教授课题组的论文“基于互联网普适语言“绘文字”的跨语言情感分析表征学习方法(Emoji-Powered Representation Learning for Cross-Lingual Sentiment Classification)”,获得最佳论文奖。另一篇来自美国伊利诺伊大学UIUC“OUTGUARD: Detecting In-Browser Covert Cryptocurrency Mining in the Wild.”
WWW会议始于1994年,是计算机和互联网领域历史最为悠久同时最为权威的顶级学术会议之一,被中国计算机学会列为A类推荐学术会议。2019年正值万维网诞生30周年,本次最佳论文奖具有特别的纪念意义。今年的会议投稿总数为1247篇,录取225篇,录取率为18%,WWW2019将于5月13日在美国旧金山召开。
北大跨语言情感分析表征学习方法
论文地址:
https://acbull.github.io/pdf/www19-emoji.pdf
在动态、开放和多变互联网环境下,软件系统需要深入准确地感知和理解用户情境(包括所处环境的状态和用户的行为),以更加智能地提供服务。作为用户情境感知和理解中一个重要方面,情感分析得到了包括数据挖掘、系统软件、人机交互等多领域研究者的广泛关注,成为交叉研究热点并取得一系列进展。但现有工作难以解决文本数据在源语言层次上标注不平衡的问题,即大多面向有标注数据的英语文本开展,难以应用于其它缺乏语义标注的语言文本上。尽管机器翻译技术的进步可以帮助跨语言的情感分析,但仍然难以捕捉原语言的特定特征。不同于已有的任何方法,获奖论文从互联网用户最为广泛使用的交互方式——绘文字(emoji)入手,提出了一种基于emoji的增强表示学习方法,将从公开英语语料数据中学习到的情感知识迁移到其它缺乏标注语料的语言文本上,效果较现有方法有显著提升,为互联网上持有不同语言的用户之间搭建了一座“情感桥梁”。
2016年,刘譞哲课题组在研究移动互联网系统与服务时发现,emoji正在成为一种新的“普适”语言,是用户最为广泛使用的交互方式(大多数输入法都已内置emoji)。课题组认为,emoji不但让表达更加生动,而且可以作为一种新的“软”传感器(Soft Sensor)来感知和理解用户的情境。特别地,随着用户数据的安全隐私问题日益得到关注,如欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)等法律法规的推出,传统方法可能因涉及用户隐私数据而无法应用;而emoji可以在一定程度上避免涉及这些敏感数据,并在用户画像、情感理解等方面被验证具有良好的效果。以emoji作为理解和分析用户情境的切入点,课题组在过去三年形成了一系列研究成果,已陆续发表于WWW和UbiComp等国际顶级会议,为用户情境分析理解并进行服务推荐开辟了全新的研究视角。
UIUC自动化的密码劫持检测系统Outguard
浏览器内加密劫持是一种滥用资源的形式,它利用终端用户的机器在未获得用户同意的情况下挖掘加密货币。在本文中,Lever、Antonakakis和他们的UIUC合作者设计、实现并评估了一种自动化的密码劫持检测系统Outguard。他们构建一个大型的真实数据集,使用仪器化的web浏览器提取几个特征,并最终选择七个用于构建支持向量机(SVM)分类模型的独特特征。
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参考链接:
1.http://pkunews.pku.edu.cn/xwzh/aa09a1a5ba5044a0a65519d788c817a2.htm
2. https://www.ece.gatech.edu/news/621851/lever-antonakakis-tapped-best-paper-award-web-conference-2019
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