研究了社交媒体上普通民众如何表述移民政策议题，发现使用特定帧对话题更有针对性、更易引发用户参与，同时用户意识形态和地域也影响他们的话语选择和反应。此研究为自然语言处理和社科研究提供了新的贡献。

Apr, 2021

介绍了一种基于主题建模和深度学习的系统，用于分析和分类文本文档中的框架，该系统提供了预训练的框架分类模型以及适用于用户提供的语料库的新型分类模型的易于使用的流水线，旨在使研究人员能够获得文档的框架

Aug, 2020

通过大规模的调整语言模型，提出了一种建模差异语境的框架，该框架能够捕捉传统媒体和社交媒体上政治性偏见问题的高度可靠性。

Feb, 2023

本研究探索了通过众包进行数据集创建的可能性，利用非专家注释员开发训练语料库，扩展了多语种的媒体框架分析并提供了孟加拉语和葡萄牙语的新基准数据集，展示出在众包数据集的基础上与其他现有数据集相结合，从而使基线提高 5.32 个百分点，并发现任务特定的精调是比使用更大的非专业模型更好的方法。

Apr, 2024

本文通过对欧洲五个国家的 No-Vax 运动相关文章的标题进行人工标记及使用 GPT-3.5 的微调和提示工程来推断新闻标题的框架，以研究该主题。研究结果为新闻分类等任务的可行性和 GPT-3.5 模型是否能够复制人的感知能力做出贡献。

Apr, 2023

通过定性和定量研究美国最高法院关于平权行动、学生贷款和堕胎权的系列裁决，发现社交媒体和传统媒体在政治问题的框架中存在重要差异和极化，对公众舆论、政策决策和整个政治环境的形成产生重大影响。

Sep, 2023

开发了一种媒体帧分类器，对从 2000 年到 2017 年发表的 150 万篇《纽约时报》文章进行系统分析，揭示了短期帧丰富度波动与主要事件的密切对应关系，以及包括 “文化认同” 帧逐渐普及等几个长期趋势。通过研究特定主题和情感，识别了每个帧的特征和动态，最后以群体枪击为例，揭示了三种主要的框架模式。这种可扩展的计算方法开辟了系统媒体框架研究的新途径。

May, 2020

本研究提出了一种名为 “社会偏见框架” 的新的概念形式化模型，以模拟人们如何将社会偏见和刻板印象投射到其他人身上的框架，并建立了一个名为 “社会偏见推理语料库” 的数据集来支持大规模建模和评估，分析表明当前最先进的神经模型虽然能够高效地对是否含有不良社会偏见进行分类，但在详细解释社会偏见框架方面并不有效。本研究为今后的研究工作提供了指导，即将结构化的语用推理与社会影响的通识推理相结合。

Nov, 2019

本文提出了使用因子图模型来获取在线辩论平台上的论点结构特征，并将这些特征结合到基于 LSTM 的模型中，以预测哪位辩手的论点最有说服力。研究发现，在评估在线辩论中的论点说服力时，结合论点结构特征可以发挥重要作用。

Oct, 2020

该论文提出了一种用于重新框架论点的方法，该方法结合了可控文本生成和模糊匹配技术，以实现通过纯文本改善论点效果的目的。

Mar, 2021