A prototype deep learning paraphrase identification service for discovering information cascades in social networks

Identifying the provenance of information posted on social media and how this information may have changed over time can be very helpful in assessing its trustworthiness. Here, we introduce a novel mechanism for discovering “post-based” information cascades, including the earliest relevant post and how its information has evolved over subsequent posts. Our prototype leverages multiple innovations in the combination of dynamic data sub-sampling and multiple natural language processing and analysis techniques, benefiting from deep learning architectures. We evaluate its performance on EMTD, a dataset that we have generated from our private experimental instance of the decentralised social network Mastodon, as well as the benchmark Microsoft Research Paraphrase Corpus, reporting no errors in sub-sampling based on clustering, and an average accuracy of 92% and F1 score of 93% for paraphrase identification

Use of cognitive context-aware agents for the Social Internet of Things

The concept of an Internet of Things (IoT) is already mature, enough to start evolving towards an Internet of Everything (IoE), over which humans, objects and virtual items can be inter- connected. For this to be feasible though, there is the need for a framework which not only supports the interconnection between the entities of this Internet, but also allows the meaningful interaction between them. In particular, the smart IoE entities should be able to exchange data and information in order to fulfill their owners’ needs. A solution to this problem constitutes Social Internet of Things (SIoT), which is the convergence of Social Networks and Internet of Things, and enables the creation of social relations between the smart objects. This thesis introduces a distributed SIoT platform that consists of cognitive software agents, which represent the IoE entities. These software agents have as goal to fulfill human needs. As a result, they consist of multiple software components capable of: (a) extracting context information from raw data, and (b) managing cognitively the social relations based on their needs, which are produced by analyzing their goals. The aforementioned components are based, respectively, in the following state-of-the-art technologies: (a) a Deep Learning model for human activity recognition, and (b) a cognitive decentralized mechanism, which utilizes the Semantic Web technologies and the Publish-Subscribe pattern. Furthermore, in order to materialize the proposed SIoT solution, two software tools were developed. The first one is called Sem-SHUI and constitutes the user’s interface (e.g., the User Agent) with the SIoT ecosystem, since it is capable of sending direct orders or injecting semantic rules that will alter the behavior of the software agents. The second one is an agent-based SIoT simulator, called ASSIST, and displays the SIoT ecosystem, i.e., the existing SIoT Agents and all the formed relationships between them. Moreover, ASSIST enables the developers to change the semantic rules concerning the service discovery and the network navigability.Finally, to test the proposed Deep Learning architecture, we used two public available HAR datasets, showing that the proposed model outperforms other state-of-the-art Deep Learning human activity recognition methods. The presented SIoT solution was examined by taking into consideration three use cases, utilizing the developed SIoT tools.Η έννοια του Διαδικτύου των Πραγμάτων (Internet of Things; IoT) είναι ήδη ώριμη, ώστε να ξεκινήσει να εξελίσσεται προς το Διαδίκτυο των Πάντων (Internet of Everything; IoE), μέσω του οποίου μπορούν να διασυνδεθούν άνθρωποι, αντικείμενα, ακόμη και εικονικά αντικείμενα ή εφαρμογές. Όμως για να καταστεί αυτό εφικτό, υπάρχει η ανάγκη για ένα πλαίσιο λογισμικού που θα στηρίζει όχι μόνο τη διασύνδεση μεταξύ των οντοτήτων του Διαδικτύου, αλλά θα επιτρέπει και την ουσιαστική αλληλεπίδραση μεταξύ τους. Συγκεκριμένα, οι διάφορες οντότητες μπορούν να ανταλλάσσουν δεδομένα και πληροφορίες έχοντας ως στόχο να καλύψουν τις ανάγκες των χρηστών τους. Λύση σε αυτό το πρόβλημα αποτελεί το Κοινωνικό Διαδίκτυο των Πραγμάτων (Social Internet of Things; SIoT), το οποίο αποτελεί σύγκλιση των Κοινωνικών Δικτύων και του Διαδικτύου των Πραγμάτων, και επιτρέπει το σχηματισμό σχέσεων φιλίας μεταξύ των αντικειμένων. Στην παρούσα διδακτορική διατριβή παρουσιάζεται μία κατανεμημένη πλατφόρμα που αποτελείται από γνωσιακούς πράκτορες λογισμικού, οι οποίοι εκπροσωπούν τις οντότητες του ΙοΕ. Οι προτεινόμενοι πράκτορες λογισμικού έχουν ως στόχο την κάλυψη των ανθρώπινων αναγκών. Για αυτό το λόγο αποτελούνται από συστατικά στοιχεία λογισμικού ικανά να: (α) εξάγουν πληροφορίες πλαισίου από ακατέργαστα δεδομένα του ΙοΤ, και (β) να διαχειρίζονται γνωσιακά τις κοινωνικές τους σχέσεις με βάση τις ανάγκες τους, οι οποίες προκύπτουν από την ανάλυση των στόχων τους. Τα παραπάνω συστατικά στοιχεία λογισμικού βασίζονται αντιστοίχως σε: (α) ένα μοντέλο Βαθιάς Μάθησης (Deep Learning) για την αναγνώριση των ανθρώπινων δραστηριοτήτων, (β) έναν ευφυή κατανεμημένο μηχανισμό που κάνει χρήση των τεχνολογιών του Σημασιολογικού Ιστού και του προτύπου Δημοσίευσης-Συνδρομής (Publish-Subscribe pattern). Για την υλοποίηση της προτεινόμενης λύσης για το Κοινωνικό Διαδίκτυο των Πραγμάτων, αναπτύχθηκαν δύο εργαλεία λογισμικού. Το πρώτο ονομάζεται Sem-SHUI και αποτελεί τη διεπαφή του χρήστη (δηλ., τον Πράκτορα Χρήστη) με το οικοσύστημα του SIoT, καθώς μπορεί να στείλει εντολές και να εισάγει σημασιολογικούς κανόνες που θα καθορίσουν τη συμπεριφορά των γνωσιακών πρακτόρων λογισμικού. Το δεύτερο είναι ένας προσομοιωτής του προτεινόμενου SIoT περιβάλλοντος και ονομάζεται ASSIST. Στόχος του ASSIST είναι να απεικονίσει γραφικά τις κοινωνικές σχέσεις των οντοτήτων του SIoT και να δώσει τη δυνατότητα στους προγραμματιστές να πειραματιστούν, αλλάζοντας τους κανόνες των πρακτόρων λογισμικού σχετικά με την ανακάλυψη υπηρεσιών και την πλοήγηση δικτύου.Τέλος, για την αξιολόγηση της SIoT πλατφόρμας και των επιμέρους συστατικών της στοιχείων χρησιμοποιήθηκαν δεδομένα από αισθητήρες φορετών/κινητών συσκευών, καθώς επίσης και τρία σενάρια χρήσης, τα οποία υποστηρίζονται από τα αναπτυχθέντα εργαλεία λογισμικού

Combating Fake News with Transformers: A Comparative Analysis of Stance Detection and Subjectivity Analysis

The widespread use of social networks has brought to the foreground a very important issue, the veracity of the information circulating within them. Many natural language processing methods have been proposed in the past to assess a post’s content with respect to its reliability; however, end-to-end approaches are not comparable in ability to human beings. To overcome this, in this paper, we propose the use of a more modular approach that produces indicators about a post’s subjectivity and the stance provided by the replies it has received to date, letting the user decide whether (s)he trusts or does not trust the provided information. To this end, we fine-tuned state-of-the-art transformer-based language models and compared their performance with previous related work on stance detection and subjectivity analysis. Finally, we discuss the obtained results

Deep Learning Empowered Wearable-Based Behavior Recognition for Search and Rescue Dogs

Search and Rescue (SaR) dogs are important assets in the hands of first responders, as they have the ability to locate the victim even in cases where the vision and or the sound is limited, due to their inherent talents in olfactory and auditory senses. In this work, we propose a deep-learning-assisted implementation incorporating a wearable device, a base station, a mobile application, and a cloud-based infrastructure that can first monitor in real-time the activity, the audio signals, and the location of a SaR dog, and second, recognize and alert the rescuing team whenever the SaR dog spots a victim. For this purpose, we employed deep Convolutional Neural Networks (CNN) both for the activity recognition and the sound classification, which are trained using data from inertial sensors, such as 3-axial accelerometer and gyroscope and from the wearable’s microphone, respectively. The developed deep learning models were deployed on the wearable device, while the overall proposed implementation was validated in two discrete search and rescue scenarios, managing to successfully spot the victim (i.e., obtained F1-score more than 99%) and inform the rescue team in real-time for both scenarios