斯维特兰娜·沃尔科娃
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2020年-今天
2024 [公元46年] 仙台高 , 伊莎贝尔·埃里克森 , 明都黄竹 , 何子豪 , 克里斯蒂娜·勒曼 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
机器学习洞察饮食障碍推特社区。 CHI扩展摘要 2024 : 233:1-233:8 2023 【j4】 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 达斯汀·阿伦特 , 艾米丽·索尔丹哈 , 玛丽亚·格伦斯基 , 埃尔林·艾顿 , 约瑟夫·科塔姆 , 西南·阿克索伊 , 布雷特·杰斐逊 , 卡尔思尼克·施里瓦拉姆 :
解释和预测模拟虚拟世界中的人类行为和社会动态:因果发现方法的再现性、概括性和稳健性。 计算。 数学。 器官。 理论 29 ( 1 ) : 220-241 ( 2023 ) [公元45年] 里沙布·乔希 , 维迪沙·巴拉昌德兰 , 艾米丽·索尔丹哈 , 玛丽亚·格伦斯基 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 尤利娅·茨维特科夫 :
基于可解释神经网络的无监督密钥提取。 EACL(调查结果) 2023 : 1077-1089年 [i18] Sameera Horawalavithana公司 , 埃尔林·艾顿 , 阿纳斯塔西亚·乌森科 , 罗宾·科斯贝 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
使用动态图变换器预测研究社区的技术专长和能力发展。 CoRR公司 abs/2307.09665 ( 2023 ) 2022 [公元44年] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 罗伯特·拉洛 :
ExSAIS:人工智能在科学领域的极端规模研讨会主席致辞。 IPDPS研讨会 2022 : 1242-1243 [i17] 里沙布·乔希 , 维迪沙·巴拉昌德兰 , 艾米丽·索尔丹哈 , 玛丽亚·格伦斯基 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 尤利娅·茨维特科夫 :
基于可解释神经网络的无监督密钥提取。 CoRR公司 abs/2203.07640 ( 2022 ) [i16] Sameera Horawalavithana公司 , 埃尔林·艾顿 , 阿纳斯塔西亚·乌森科 , 希瓦姆·夏尔马 , 茉莉花Eshun , 罗宾·科斯贝 , 玛丽亚·格伦斯基 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
专家:动态异构学术图的公共基准。 CoRR公司 abs/2204.07203 ( 2022 ) 2021 [公元43年] 玛丽亚·格伦斯基 , 埃尔林·艾顿 , 罗宾·科斯贝 , 达斯汀·阿伦特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
评估欺骗检测模型对语言变异的鲁棒性。 NAACL的社会NLP 2021 : 70-80 [公元42年] 温斯顿·吴 , 达斯汀·阿伦特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
机器理解的神经模型鲁棒性评估。 EACL公司 2021 : 2470-2481 [公元41年] 格雷斯·郭 , 玛丽亚·格伦斯基 , 肖传义 , 艾米丽·索尔丹哈 , 亚历克斯·恩德特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 达斯汀·阿伦特 :
VAINE:自然实验的可视化和人工智能。 IEEE VIS(短文) 2021 : 21-25 【i15】 玛丽亚·格伦斯基 , 埃尔林·艾顿 , 罗宾·科斯贝 , 达斯汀·阿伦特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
评估欺骗检测模型对语言变异的鲁棒性。 CoRR公司 abs/2104.11729 ( 2021 ) [第14条] 玛丽亚·格伦斯基 , 埃尔林·艾顿 , 罗宾·科斯贝 , 达斯汀·阿伦特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
走向值得信赖的欺骗检测:跨域、模式和语言的基准模型健壮性。 CoRR公司 腹肌/2104.11761 ( 2021 ) [i13] 格雷斯·郭 , 玛丽亚·格伦斯基 , 肖传义 , 艾米丽·索尔丹哈 , 亚历克斯·恩德特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 达斯汀·阿伦特 :
VAINE:自然实验的可视化和人工智能。 CoRR公司 abs/2109.04348 ( 2021 ) [i12] 玛丽亚·格伦斯基 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
识别对出版趋势和行为的因果影响:计算语言学社区的案例研究。 CoRR公司 abs/2110.07938 ( 2021 ) 2020 [公元40年] 艾米丽·索尔丹哈 , 阿帕娜·加里梅拉 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
通过生成和翻译理解并明确测量欺骗的语言和文体特征。 INLG公司 2020 : 216-226 [i11] 达斯汀·阿伦特 , 黄转毅 , 普拉莎·什雷斯塔 , 埃尔林·艾顿 , 玛丽亚·格伦斯基 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
交叉检查:快速、可复制和可解释的模型评估。 CoRR公司 abs/2004.07993 ( 2020 ) [i10] 温斯顿·吴 , 达斯汀·阿伦特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
评估神经机器理解模型对噪声输入和对抗攻击的鲁棒性。 CoRR公司 腹肌/2005.00190 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元39年] 普拉莎·什雷斯塔 , 苏拉吉·马哈詹 , 达斯汀·阿伦特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
从动态用户交互图中学习,预测不同的社会行为。 CIKM公司 2019 : 2033-2042 [公元38年] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 埃尔林·艾顿 , 达斯汀·洛克哈特·阿伦特 , 黄转毅 , 布莱恩·哈钦森 :
解释多模态欺骗性新闻预测模型。 ICWSM公司 2019 : 659-662 [公元37年] 阿里雷扎·卡杜尼 , Isaac Cho(艾萨克·赵) , 瑞恩·韦斯伦 , 萨珊克·桑塔南 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 达斯汀·洛克哈特·阿伦特 , 萨米拉·谢赫 , 《文文斗》 :
容易误传?: 验证! 工业联合会 2019 : 312-323 [公元36年] 达斯汀·阿伦特 , 艾米丽·索尔丹哈 , 瑞安·韦斯伦 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 《文文斗》 :
面向快速交互式机器学习:评估无表示分类的权衡。 工业联合会 2019 : 591至602 [公元35年] 玛丽亚·格伦斯基 , 艾米丽·索尔丹哈 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
描述加密货币讨论在Reddit上传播的速度和规模。 万维网 2019 : 560-570 [第九章] 玛丽亚·格伦斯基 , 蒂姆·温格 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
使用社会信号改进加密货币价格预测。 CoRR公司 abs/1907.00558 ( 2019 ) [i8] 玛丽亚·格伦斯基 , 埃尔林·艾顿 , 乔什·门多萨 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
多语言多模式数字欺骗检测和信息消除在社交平台上传播。 CoRR公司 abs/1909.05838 ( 2019 ) 2018 [j3] 玛丽亚·格伦斯基 , 蒂姆·温格 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
来自虚假新闻来源的传播谁分享、分享多少、传播多均匀、传播多快? IEEE传输。 计算。 社会系统。 5 ( 4 ) : 1071-1082 ( 2018 ) [公元34年] 达斯汀·阿伦特 , 艾米丽·格雷斯 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
使用CHISSL进行大规模交互式机器学习。 AAAI公司 2018 : 8194-8195 [公元33年] 玛丽亚·格伦斯基 , 蒂姆·温格 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
识别和理解用户对虚假和可信的社会新闻来源的反应。 ACL(2) 2018 : 176-181 [公元32年] 玛丽亚·格伦斯基 , 蒂姆·温格 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
人类与机器人如何应对欺骗性和可信的新闻来源:对活跃用户的案例研究。 ASONAM公司 2018 : 654至661 [公元31年] 安娜·罗杰斯 , 阿列克谢·罗曼诺夫 , 安娜·拉姆希斯基 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 米哈伊尔·格罗纳斯 , 亚历克斯·格里博夫 :
俄罗斯情绪:俄罗斯社交媒体的丰富情绪分析数据集。 冷却 2018 : 755-763 [公元30年] 阿里雷扎·卡杜尼 , 瑞恩·韦斯伦 , 萨珊克·桑塔南 , 艾萨克·乔 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 达斯汀·阿伦特 , 萨米拉·谢赫 , 《文文斗》 :
你能验证一下吗? 使用可视化分析研究错误信息的不确定性和决策。 ICWSM公司 2018 : 151-160 [公元29年] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 斯蒂芬·兰舒斯 , 劳伦斯·菲利普斯 :
从纯英语社交媒体帖子预测外语使用情况。 NAACL-HLT(2) 2018 : 608-614 [公元28年] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , Jin Yea Jang先生 :
误导或伪造:推断在线新闻和社交媒体中的欺骗策略和类型。 WWW(配套卷) 2018 : 575-583 [i7] 玛丽亚·格伦斯基 , 蒂姆·温格 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
识别和理解用户对虚假和可信的社会新闻来源的反应。 CoRR公司 abs/1805.12032 ( 2018 ) [i6] 玛丽亚·格伦斯基 , 蒂姆·温格 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
人类与机器人对欺骗性和可信新闻来源的反应:主动用户案例研究。 CoRR公司 abs/1807.05327 ( 2018 ) [i5] 阿里雷扎·卡杜尼 , 艾萨克·乔 , 瑞恩·韦斯伦 , 萨珊克·桑塔南 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 达斯汀·阿伦特 , 萨米拉·谢赫 , 《文文斗》 :
易受误报影响? 验证! CoRR公司 abs/1807.09739 ( 2018 ) [i4] 玛丽亚·格伦斯基 , 蒂姆·温格 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
来自欺骗性新闻来源的传播:谁分享,分享多少,平均程度如何,传播速度如何? CoRR公司 abs/1812.03533 ( 2018 ) 2017 [注2] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 劳伦·查尔斯 , 乔什·哈里森 , 考特尼·D·科利 :
揭示军队社区健康与社交媒体表达的影响之间的关系。 EPJ数据科学。 6 ( 1 ) : 9 ( 2017 ) [公元27年] 内图·帕塔克 , 迈克尔·亨利 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
通过对目标意见和情绪的大规模分析,了解社交媒体对气候变化的看法。 AAAI春季研讨会 2017 [c26] 达斯汀·阿伦特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
ESTEM:一种对社交媒体中的时空嵌入进行定性评估和可视化的新框架。 ACL(系统演示) 2017 : 25-30 [公元25年] 汉娜·拉什金 , 埃里克·贝尔 , 蔡叶进(Yejin Choi) , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
多语言内涵框架:针对性情绪分析和预测的社交媒体案例研究。 ACL(2) 2017 : 459-464 [公元24年] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 凯尔·沙弗 , Jin Yea Jang先生 , 内森·奥肯·霍达斯 :
区分事实与虚构:推特上可疑和可信新闻帖子的语言分类模型。 ACL(2) 2017 : 647-653 【c23】 汉娜·拉什金 , 蔡恩索尔 , Jin Yea Jang先生 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 蔡叶进(Yejin Choi) :
变幻莫测的真相:分析虚假新闻和政治事实核查中的语言。 EMNLP公司 2017 : 2931-2937 [公元22年] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 埃里克·贝尔 :
识别有效信号以跨语言预测推特上已删除和挂起的帐户。 ICWSM公司 2017 : 290-298 【c21】 伊恩·斯图尔特 , 达斯汀·阿伦特 , 埃里克·贝尔 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
测量、预测和可视化VKontakte社交网络中单词表示和使用的短期变化。 ICWSM公司 2017 : 672-675 [公元20年] 艾萨克·乔 , 瑞恩·韦斯伦 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 威廉·里巴斯基 , 《文文斗》 :
CrystalBall:一个可视化分析系统,用于从社交媒体数据中发现和分析未来事件。 VAST公司 2017 : 25-35 [第19条] 劳伦斯·菲利普斯 , 凯尔·沙弗 , 达斯汀·阿伦特 , 内森·奥肯·霍达斯 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
Twitter流中时空文本表示的内在和外在评估。 Rep4NLP@ACL 2017 : 201-210 [电子2] 德克·霍维 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 大卫·巴曼 , 大卫·尤金斯 , 布兰登·奥康诺尔 , 机科学家苏尔 , A.塞萨·多格鲁兹 :
NLP与计算社会科学第二次研讨会论文集+ CSS@ACL 2017年8月3日,加拿大温哥华。 计算语言学协会 2017 ,国际标准图书编号 978-1-945626-65-4 [目录] [i3] 伊恩·斯图尔特 , 达斯汀·阿伦特 , 埃里克·贝尔 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
测量、预测和可视化VKontakte社交网络中单词表示和使用的短期变化。 CoRR公司 abs/1703.07012 ( 2017 ) [i2] 劳伦斯·菲利普斯 , 追逐道林 , 凯尔·沙弗 , 内森·奥肯·霍达斯 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
使用社交媒体预测未来:系统的文献综述。 CoRR公司 abs/1706.06134 ( 2017 ) [i1] 玛丽亚·格伦斯基 , 埃尔林·艾顿 , 达斯汀·阿伦特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
使用语言注入神经网络模型在社交图像和文本中寻找点击诱饵。 CoRR公司 abs/1710.06390 ( 2017 ) 2016 [第18条] 乌马珊蒂·帕瓦拉纳坦 , 维维克·达特拉 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 劳伦·查尔斯·史密斯 , 梅格·皮尔龙 , 约书亚·J·哈里森 , 阿兰·查佩尔 , 考特尼·D·科利 :
社交媒体视角下的军人话语、健康和福祉。 AAAI研讨会:WWW和人口健康情报 2016 [第17条] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 约拉姆·巴赫拉赫 :
从用户情绪基调和用户-环境情绪对比推断感知人口统计学。 ACL(1) 2016 [第16条] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 约拉姆·巴赫拉奇 , 本杰明·范·杜姆 :
挖掘用户兴趣,预测推特上感知到的心理数据特征。 大数据服务 2016 : 36-43 [第15条] Kyungsik Han先生 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 考特尼·D·科利 :
了解社交媒体在研究生学术参与和满意度中的作用。 CHI扩展摘要 2016 : 1215-1221 [第14条] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 伊利亚·切特维奥金 , 达斯汀·阿伦特 , 本杰明·范·杜姆 :
对比危机期间的舆论动态和情绪反应。 SocInfo(1) 2016 : 312-329 [第13条] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , Kyungsik Han先生 , 考特尼·科利 :
使用社交媒体测量学生幸福感:学术话语中情绪反应的大规模研究。 SocInfo(1) 2016 : 第510页至第526页 [电子1] 大卫·巴曼 , A.塞萨·多格鲁兹 , 雅各布·艾森斯坦 , 德克·霍维 , 大卫·尤金斯 , 布兰登·奥康诺尔 , 爱丽丝噢 , 机科学家苏尔 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
NLP与计算社会科学第一次研讨会论文集+ CSS@EMNLP 2016年11月5日,美国德克萨斯州奥斯汀。 计算语言学协会 2016 ,国际标准图书编号 978-1-945626-26-5 [目录] 2015 [j1] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 约拉姆·巴赫拉赫 :
从社交网络中的沟通预测社会人口特征和情绪及其对在线自我披露的影响。 网络心理学行为。 Soc.网络。 18 ( 12 ) : 726-736 ( 2015 ) [c12] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 本杰明·范·杜姆 :
社交媒体中个人分析的在线贝叶斯模型。 AAAI公司 2015 : 2325-2331 [第11条] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 约拉姆·巴赫拉赫 , 阿姆斯特朗 , 维杰·夏尔马 :
从社交媒体上发布的文本推断潜在用户属性。 AAAI公司 2015 : 4296-4297 [第10条] 尤德·勒文伯格 , 约拉姆·巴赫拉奇 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
使用情绪预测在线社交网络中的用户兴趣区域。 DSAA公司 2015 : 1-10 [c9] 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 本杰明·范·杜姆 , 大卫·亚罗斯基 , 约拉姆·巴赫拉赫 :
社交媒体预测分析。 HLT-NAACL公司 2015 : 9 2014 【c8】 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 格伦·科珀史密斯 , 本杰明·范·杜姆 :
从流媒体通信推断用户的政治偏好。 ACL(1) 2014 : 186-196 2013 【c7】 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 特蕾莎·威尔逊 , 大卫·亚罗斯基 :
探索社交媒体中的情感:从多语言推特流中引导主观线索。 ACL(2) 2013 : 505-510 【c6】 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 帕拉维·乔杜里 , 克里斯·奎克 , 比尔·多兰 , 卢克·泽特莫耶 :
程序对话系统的轻度监督学习。 ACL(1) 2013 : 1669-1679 【c5】 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 特蕾莎·威尔逊 , 大卫·亚罗斯基 :
探索人口统计学中的语言变异,以改进社交媒体中的多语言情感分析。 EMNLP公司 2013 : 1815-1827 【c4】 马克·亚茨卡 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 阿斯利·塞利基尔马兹 , 比尔·多兰 , 卢克·泽特莫耶 :
学习将视觉特性的文字描述和情感描述联系起来。 HLT-NAACL公司 2013 : 416-425 2012 【c3】 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 威廉·多兰 , 特蕾莎·威尔逊 :
CLex:探索语言中颜色、概念和情感关联的词汇。 EACL公司 2012 : 306-314 2010 【c2】 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 威廉·Hsu :
兽医流行病学中的计算知识和信息管理。 ISI公司 2010 : 120-125年 【c1】 斯维特兰娜·沃尔科娃 , 多伊娜·卡拉赫亚 , 威廉·Hsu , 约翰·杜鲁哈德 , 兰登·福尔斯 :
通过使用语法模式进行语义关系发现来促进生物医学实体提取。 Web智能 2010 : 272-278