舒班舒·米什拉
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2020年–今天
2022 [第19条] 舒班舒·米什拉 , Rezvaneh Rezapour公司 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
从社交媒体中提取信息:关于任务、数据和开源工具的实践教程。 CIKM公司 2022 以下为: 5148-5151 [第18条] 李晋宁 , Shubhanshu米什拉 , 艾哈迈德·埃尔·基什基 , 斯内哈·梅塔 , 维维克·库尔卡尼 以下为:
NTOLM:用非文本单位丰富社交媒体文本表达。 W-螺母@冷却 2022 以下为: 69-82 [第17条] 利亚姆·赫伯特 , 拉赫利赫·马基 , 舒班舒·米什拉 , 哈米德雷扎·萨吉尔 , 阿努沙·卡马特 , 尤瓦尔·梅尔哈夫 以下为:
短社交媒体文本实体链接的健壮候选生成。 W-螺母@冷却 2022 以下为: 83-89 [第16条] 舒班舒·米什拉 , Rezvaneh Rezapour公司 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
从社交媒体中提取信息:关于任务、数据和开源工具的实践教程。 ECIR(2) 2022 以下为: 589-596 [第15条] 杰森·A·弗里斯 , 利昂·韦伯 , 娜塔莎·塞兰 , 加布里埃尔·阿勒泰 , 德巴吉奥蒂·达塔 , 萨缪尔·加尔达 , 桑妮·康(Sunny Kang) , 罗莎琳·苏 , Wojciech Kusa公司 , 塞缪尔·卡海亚维贾亚 , 法比奥·巴思 , 西蒙·奥特 , 马提亚斯·桑瓦尔德 , 斯蒂芬·H·巴赫 , 斯特拉·拜德曼 , 马里奥·塞格尔 , 王波(Bo Wang) , 艾莉森·卡拉汉 , 丹尼尔·莱昂·佩里南 , 塞奥·吉甘特 , 帕特里克·哈勒 , 詹妮·奇姆 , 何塞·D·波萨达 , 约翰·M·乔治 , 卡西克·兰加赛·西瓦拉曼 , 马克·帕米斯 , 玛丽安娜·内朱丽娜 , 罗伯特·马汀 , 迈克尔·卡伦 , 莫里茨·弗里丹 , 内森·达尔伯格 , 舒班舒·米什拉 , 沙米克·博斯 , 尼古拉斯·布劳德 , 亚尼斯·拉布拉克 , Shlok Deshmukh公司 , 希德·奇布拉维 , 阿尤什·辛格 , 明建武 , 特里沙拉·内拉吉 , 乔纳斯·戈尔德 , 阿尔伯特·维拉诺娃道德 , 本杰明·贝尔哈兹 以下为:
BigBio:以数据为中心的生物医学自然语言处理框架。 NeurIPS公司 2022 [第14条] 舒班舒·米什拉 , 阿曼·赛尼 , 拉赫利赫·马基 , 斯内哈·梅塔 , 阿里亚·哈格希 , 阿里·莫拉霍西尼 以下为:
TweetNERD-推文的端到端实体链接基准。 NeurIPS公司 2022 [i12] 杰森·艾伦·弗里斯 , 利昂·韦伯 , 娜塔莎·塞兰 , 加布里埃尔·阿勒泰 , 德巴吉奥蒂·达塔 , 萨缪尔·加尔达 , 姜明善 , 苏瑞思 , Wojciech Kusa公司 , 塞缪尔·卡海亚维贾亚 , 法比奥·巴思 , 西蒙·奥特 , 马提亚斯·桑瓦尔德 , 斯蒂芬·H·巴赫 , 斯特拉·拜德曼 , 马里奥·塞格尔 , 王波(Bo Wang) , 艾莉森·卡拉汉 , 丹尼尔·莱昂·佩里南 , 塞奥·吉甘特 , 帕特里克·哈勒 , 詹妮·奇姆 , 何塞·大卫·波萨达 , 约翰·迈克尔·乔治 , Karthik Rangasai Sivaraman公司 , 马克·帕米斯 , 玛丽安娜·内朱丽娜 , 罗伯特·马汀 , 迈克尔·卡伦 , 莫里茨·弗里丹 , 内森·达尔伯格 , 舒班舒·米什拉 , 沙米克·博斯 , 尼古拉斯·米奇奥·布劳德 , 亚尼斯·拉布拉克 , Shlok S.Deshmukh公司 , 希德·奇布拉维 , 阿尤什·辛格 , Minh Chien Vu公司 , 特里沙拉·内拉吉 , 乔纳斯·戈尔德 , 阿尔伯特·维拉诺娃道德 , 本杰明·贝尔哈兹 以下为:
BigBIO:以数据为中心的生物医学自然语言处理框架。 CoRR公司 abs/2206.15076 ( 2022 ) [i11] 利亚姆·赫伯特 , 拉赫利赫·马基 , 舒班舒·米什拉 , 哈米德雷扎·萨吉尔 , 阿努沙·卡马特 , 尤瓦尔·梅尔哈夫 以下为:
短社交媒体文本实体链接的健壮候选生成。 CoRR公司 abs/2210.07472 ( 2022 ) [i10] 舒班舒·米什拉 , 阿曼·赛尼 , 拉赫利赫·马基 , 斯内哈·梅塔 , 阿里亚·哈格希 , 阿里·莫拉霍西尼 以下为:
TweetNERD-推文的端到端实体链接基准。 CoRR公司 abs/2210.08129 ( 2022 ) [第九章] 李晋宁 , 舒班舒·米什拉 , 艾哈迈德·埃尔·基什基 , 斯内哈·梅塔 , 维维克·库尔卡尼 以下为:
NTULM:使用非文本单位丰富社交媒体文本表示。 CoRR公司 abs/2210.16586 ( 2022 ) [i8] 舒班舒·米什拉 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
PyTAIL:NLP模型的交互式增量学习,在线数据的人在回路中。 CoRR公司 abs/2211.13786 ( 2022 ) 2021 [j6] 凯拉·耶伊 , 乌柴蓬·坦提蓬皮帕 , 舒班舒·米什拉 以下为:
推特上的图像裁剪:公平指标,它们的局限性,以及表现、设计和代理的重要性。 程序。 ACM休谟计算。 互动。 5 ( CSCW2公司 ) 以下为: 450:1-450:24 ( 2021 ) [j5] 舒班舒·米什拉 以下为:
从数字社会跟踪数据中提取信息,并应用于社交媒体和学术传播数据。 SIGWEB新闻。 2021 ( 春天 ) 以下为: 3:1-3:5 ( 2021 ) 【j4】 Sudhanshu Mishra公司 , Shivangi Prasad公司 , 舒班舒·米什拉 以下为:
探索社交媒体中仇恨言语和攻击性言语识别的变压器模型的多任务多语言学习。 序列号计算。 科学。 2 ( 2 ) 以下为: 72 ( 2021 ) [第13条] 舒班舒·米什拉 , 阿里亚·哈格希 以下为:
通过翻译对预测改进社交媒体文本的多语言语言模型预训练。 W型螺母 2021 以下为: 381-388 [c12] 维维克·库尔卡尼 , 舒班舒·米什拉 , 阿里亚·哈格希 以下为:
LMSOC:一种对社会敏感的预训练方法。 EMNLP(调查结果) 2021 以下为: 2967-2975 [i7] Sudhanshu米什拉 , Shivangi Prasad公司 , 舒班舒·米什拉 以下为:
探索社交媒体中仇恨言语和攻击性言语识别的变压器模型的多任务多语言学习。 CoRR公司 腹肌/2101.11155 ( 2021 ) [i6] 凯拉·耶伊 , 乌柴蓬·坦提蓬皮帕 , 舒班舒·米什拉 以下为:
推特上的图像裁剪:公平指标,它们的局限性,以及表现、设计和代理的重要性。 CoRR公司 abs/2105.08667 ( 2021 ) [i5] 坎尧·韩 , 杨平静 , 舒班舒·米什拉 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
WikiCSSH:从维基百科中提取和评估计算机科学主题标题。 CoRR公司 abs/2109.04945 ( 2021 ) [i4] 舒班舒·米什拉 , 阿里亚·哈格希 以下为:
通过翻译对预测改进社交媒体文本的多语言语言模型预训练。 CoRR公司 abs/2110.10318 ( 2021 ) [i3] 维维克·库尔卡尼 , Shubhanshu米什拉 , 阿里亚·哈格希 以下为:
LMSOC:一种社会敏感性预训练方法。 CoRR公司 abs/2110.10319 ( 2021 ) 2020 【b1】 舒班舒·米什拉 以下为:
从数字社会跟踪数据中提取信息,并应用于社交媒体和学术传播数据。 美国伊利诺伊大学香槟分校, 2020 [j3] 尼古拉·诺瓦·帕鲁利安 , 蒂凡尼·卢 , 舒班舒·米什拉 , Mihai Avram公司 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
对社交网络数据进行基于度量的对抗性攻击的有效性†。 信息。 11 ( 6 ) 以下为: 306 ( 2020 ) [注2] 舒班舒·米什拉 以下为:
从数字社会跟踪数据中提取信息,并应用于社交媒体和学术传播数据。 SIGIR论坛 54 ( 1 ) 以下为: 17:1-17:2 ( 2020 ) [第11条] Sudhanshu Mishra公司 , Shivangi Prasad公司 , 舒班舒·米什拉 以下为:
TRAC 2020中用于识别拖拉、攻击和网络欺凌的变压器模型的多语言联合微调。 LREC的TRAC 2020 以下为: 120-125年 [第10条] 坎尧·韩 , 杨平静 , 舒班舒·米什拉 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
WikiCSSH:从维基百科中提取计算机科学主题标题。 ADBIS/TPDL/EDA研讨会 2020 以下为: 207-218 【c9】 舒班舒·米什拉 以下为:
印度语新闻事件检测的非神经结构预测。 FIRE(工作说明) 2020 以下为: 817-822 [i2] 舒班舒·米什拉 , 何思君 , 卢卡·贝利 以下为:
命名实体识别中的人口统计学偏见评估。 CoRR公司 abs/2008.03415 ( 2020 ) [i1] 舒班舒·米什拉 , 丹尼尔·科利尔 以下为:
生成带有人口统计、立场、文明和话题的注释性社交媒体语料库的框架。 CoRR公司 abs/2012.05444 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c8】 米哈·瓦伦丁·阿夫拉姆 , 舒班舒·米什拉 , 尼古拉·诺瓦·帕鲁利安 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
对抗性干扰以操纵对网络中权力和影响力的感知。 ASONAM公司 2019 以下为: 986-994 【c7】 舒班舒·米什拉 , Sudhanshu Mishra公司 以下为:
3 HASOC 2019大会上的白痴:用于印欧语言中仇恨语音识别的微调变压器神经网络。 FIRE(工作说明) 2019 以下为: 208-213年 【c6】 舒班舒·米什拉 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
从推特上获取对社会问题的热情和支持的信号。 高温条件下的SIdEWayS 2019 以下为: 19-24 【c5】 Shubhanshu米什拉 以下为:
多数据-多任务神经序列标记用于从推文中提取信息。 HT(高温) 2019 以下为: 283-284 2018 【c4】 舒班舒·米什拉 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
从基准语料库中检测情感和用户级以及文本级元数据之间的相关性。 HT(高温) 2018 以下为: 2-10 2016 [j1] 舒班舒·米什拉 , Vetle I.托维克 以下为:
量化生物医学文献中的概念新颖性。 D图书馆杂志。 22 ( 9/10 ) ( 2016 ) 【c3】 舒班舒·米什拉 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
噪声文本中的半监督命名实体识别。 螺母@COLING 2016 以下为: 203-212 2015 [c2] 舒班舒·米什拉 , 贾娜·迪斯纳 , 杰森·伯恩 , 伊丽莎白·苏贝克 以下为:
增量人在环学习和词汇资源定制的情感分析。 HT(高温) 2015 以下为: 323-325 2014 【c1】 舒班舒·米什拉 , 斯内哈·阿加瓦尔 , 郭金龙 , 柯斯汀·菲尔普斯 , 约翰·皮科 , 贾娜·迪斯纳 以下为:
热情和支持:社交媒体上社交运动的另类情绪分类。 网络科学 2014 以下为: 261-262年