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NAACL 2024 谣言/假新闻/AI生成文本检测、事实核查论文汇总（9篇，附链接）
NAACL 2024组委会近日放出了录用论文清单，与上一届（2022年）一样，本次会议依然完全使用ACL Rolling Review系统。大会共收到2434篇论文投稿，其中1140篇经过评审后正式提交给了NAACL组委会，主会录用565篇（487篇长文，75篇短文，3篇录用后撤稿），录用率为23.2%；Findings录用304篇（255篇长文，42篇短文，7篇录用后撤稿），录用率为12.5%。 大会将在2024年6月16日-21日在墨西哥首都墨西哥城举行，这是NAACL首次在墨西哥举办。…
聚类分析是一种 无监督机器学习方法，它试图在数据中找到隐藏的模式和结构，将数据点分成不同的组，称为“簇”。然而，在聚类分析中，确定簇的数量通常是一个挑战，因为数据的性质不同，聚类数量的选择也不同。基于密度的聚类方法（DBSCAN）：DBSCAN聚类方法不需要指定簇的数量。它通过识别高密度的数据点来确定聚类，而低密度区域被认为是噪声或离群点。DBSCAN算法基于一组参数，如“半径（eps）”和“最小点数（minPts）”，这…