Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Misinformation in Crime News: Countering Xenophobic Stereotypes [APA TOPSS 2025 Contest Lee.]

  • Hyojin Lee
  • 2025-06-18
  • 22
Misinformation in Crime News: Countering Xenophobic Stereotypes [APA TOPSS 2025 Contest Lee.]
APA TOPSS 2025 Contest
  • ok logo

Скачать Misinformation in Crime News: Countering Xenophobic Stereotypes [APA TOPSS 2025 Contest Lee.] бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Misinformation in Crime News: Countering Xenophobic Stereotypes [APA TOPSS 2025 Contest Lee.] или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Misinformation in Crime News: Countering Xenophobic Stereotypes [APA TOPSS 2025 Contest Lee.] бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Misinformation in Crime News: Countering Xenophobic Stereotypes [APA TOPSS 2025 Contest Lee.]

I did two analyses: quantitative (statistical) approach and qualitative (Natural Language Processing, NLP) approach.

For the first approach, the data was collected using the Korean News Archive "Big KINDS". I analyzed social crime articles from seven major media outlets, focusing on five major crimes: murder, robbery, arson, sexual violence, and assault. Of the five major crime articles, those involving non-Korean perpetrators were categorized as foreign crimes. Articles explicitly mentioning “foreigner," “migrant,” or a specific nationality were included.

For the second approach, I collected articles through web scraping and then preprocessed them (tokenization, stopword removal, stemming, etc.). Subsequently, I classified the articles’ composition of sentiments into positive, negative, and neutral sentiments, using NLP techniques with three NLP models (kc-BERT, kcELECTRA, Ko-SRoBERTa) to classify article sentiment (positive, negative, neutral).

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]