Roman Klinger

研究は、ソーシャルメディアからの医療情報を確認する際の課題を明らかにしている。

誤解を招く報告は、科学への公衆の理解を歪めて、健康や信頼に影響を与えることがある。

個人的な信念が主張や真実の認識にどう影響するかを分析してる。

この記事は、テキストデータの感情ラベリングの自動化について話してるよ。

新しいデータセットが長いテキストのセンチメント分析の複雑さを明らかにしてる。

フィルタリングされたデータを使ってオンライン投稿から性格を予測する新しい方法。

この研究は、人々が感情的な状況で言葉を通じてどんな対処戦略を表現するかを調べてるんだ。

新しいアプローチがシーケンスデータのラベリングを強化するよ。

革新的なアプローチがソーシャルメディアの健康主張のファクトチェックの精度を向上させる。

テキストを通じて感情を表現する新しい方法を見つけよう。

iPrOpを使って、より良いAIの反応が得られるようにプロンプトを最適化しよう。

感情が議論や説得の強さにどう影響するか。