采用图神经网络(GNN)分析社交媒体政策话题关联网络节点≥18个关键枢纽 🆔 ID: 234927 ✅ 可用
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通过注意力机制(Attention)计算政策相关推文权重分配≥0.87 🆔 ID: 234928 ✅ 可用
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使用BERTopic主题建模提取政策讨论核心议题≥16个 🆔 ID: 234929 ✅ 可用
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基于RoBERTa模型识别政策争议性言论准确率≥95% 🆔 ID: 234930 ✅ 可用
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运用社会网络中心性指标测算政策意见领袖影响力≥0.84 🆔 ID: 234931 ✅ 可用
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通过时间序列聚类算法识别政策话题爆发周期≤3.5天 🆔 ID: 234932 ✅ 可用
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使用对比学习(Contrastive Learning)区分政策支持/反对文本≥93% 🆔 ID: 234933 ✅ 可用
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基于XLNet模型实现多语言政策情感分析准确率≥92% 🆔 ID: 234934 ✅ 可用
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运用卷积神经网络(CNN)提取政策相关图像特征≥96%召回率 🆔 ID: 234935 ✅ 可用
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通过GloVe词向量计算政策关键词语义相似度≥0.89 🆔 ID: 234936 ✅ 可用
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使用贝叶斯网络模型推算政策议程设置关键节点≥13个 🆔 ID: 234937 ✅ 可用
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基于T5模型生成政策讨论摘要ROUGE-L≥0.46 🆔 ID: 234938 ✅ 可用
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运用动态时间规整(DTW)算法比对跨国政策讨论相似度≥0.78 🆔 ID: 234939 ✅ 可用
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通过Word2Vec词嵌入分析政策语义漂移≥每周0.16 🆔 ID: 234940 ✅ 可用
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使用深度聚类算法识别政策讨论亚文化群体≥9类 🆔 ID: 234941 ✅ 可用
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基于GPT-3.5模型进行政策反事实分析报告≥91%合理性 🆔 ID: 234942 ✅ 可用
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运用情感强度计算技术检测极端政策情绪文本占比≥20% 🆔 ID: 234943 ✅ 可用
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通过多头注意力(Multi-Head Attention)机制分析政策多维度焦点≥0.82 🆔 ID: 234944 ✅ 可用
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基于GPT-Neo模型进行政策谣言检测F1-score≥0.94 🆔 ID: 234945 ✅ 可用
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使用U-Net架构分割政策地理热力分布图≥0.93IoU 🆔 ID: 234946 ✅ 可用
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通过非线性回归模型推算政策社交媒体影响力指数≥0.77 🆔 ID: 234947 ✅ 可用
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运用潜在狄利克雷分配(LDA)提取政策隐含主题≥21个 🆔 ID: 234948 ✅ 可用
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基于RoBERTa-large模型进行多语言政策敏感内容识别F1-score≥0.93 🆔 ID: 234949 ✅ 可用
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使用图注意力网络(GAT)识别政策超级传播者≥0.90精确率 🆔 ID: 234950 ✅ 可用
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通过贝叶斯推理模型推算政策讨论关键转折点≥15个 🆔 ID: 234951 ✅ 可用
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使用时间序列预测模型测算政策话题峰值到达时间≥±1.7小时 🆔 ID: 234952 ✅ 可用
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运用多头自注意力(MHSA)机制分析政策多维度关联≥0.85 🆔 ID: 234953 ✅ 可用
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基于GPT-Neo模型进行政策情绪识别F1-score≥0.93 🆔 ID: 234954 ✅ 可用
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使用U-Net++架构优化政策空间分布预测≥0.94 🆔 ID: 234955 ✅ 可用
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通过非对称语义相似度计算政策文化差异≥0.79 🆔 ID: 234956 ✅ 可用
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