ACLJun, 2021

播客中的语言使用建模及听众参与度分析

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TL;DR本文通过分析创作者的文字描述和音频稿件的文字转录，研究了语言风格与听众情感关系的各种因素，如词汇多样性、独特性、情感和句法等，并构建了不同的文本表示模型以显示出这些特点对听众情感反应的高度预测性，得出结论：流行的播客风格是有效的，但也有新的风格视角。
发现论文，激发创造
  • 基于播客短文本元数据的主题建模

    本文研究了使用主题模型技术和命名实体来发现具有相关主题的播客。实验表明，使用我们提出的文档表示方法 NEiCE，可以提高主题的一致性，我们发布了实验代码以复现结果。

    Jan, 2022

  • 社交媒体客户服务话语参与的语言元素

    本文通过分析初次客户和品牌帖子的语言内容和风格方面的表达共情、心理语言特征、对话标记和量化话语的个性化度量等因素，证明我们可以使用这些因素来预测客户和品牌之间的互动来促进客户对社交媒体客户支持的参与度。

    Dec, 2022

  • 播客抽象摘要的基准分析

    使用 Spotify Podcast 数据集对 Podcast 的 summarization 进行基础分析，以帮助研究者了解现有的预训练模型并构建更好的模型。

    Aug, 2020

  • 在线社区语言特征及其与社区反应的关系

    本研究探讨在线社区语言风格和话题方面：通过分析社区的标识符和与内容社区接受度的相关性。实验表明语言的风格比话题更能够识别社区，与社区的语言风格相似度的相关性与贡献的接受程度正相关。

    Sep, 2016

  • PodSumm -- 播客音频摘要

    本文提出了一种方法来自动生成播客音频摘要，以帮助用户在投入时间聆听整个剧集之前快速预览内容，并使用一个自定义的数据集，并通过音频转文本转换以及文本摘要生成来实现。

    Sep, 2020

  • 播客信息访问中的当前挑战和未来方向

    本文探讨了播客与其他媒体的区别，挑战以及未来研究方向，并指出目前仍在由口碑主导的播客推荐需求。

    Jun, 2021

  • 通过眼动追踪和语言特征分析文学小说读者的参与度

    本研究使用眼动仪、句子级注释和整体参与度调查，分析 23 名读者对两篇短篇小说的反应及其与文本质量之间的关系，旨在进一步了解小说中读者的参与度，以更好地推动创作式叙事生成和协作写作工具的发展。

    Jun, 2023

  • 检测播客中的无关内容

    本研究提出一种旨在检测广告等信息的分类器，通过分析播客描述和音频文本的文本和听取模式，在播客节目摘要制作中有效地减少了额外生成的内容，从而实现了对播客节目的自动化摘要制作。

    Mar, 2021

  • 探究在线社区中的语言风格问题

    本文研究社区语言的语言风格，通过分析 3 个社交媒体平台上涉及政治，电视和旅游的 9 个在线社区的 262 个特征来验证社区确实具有独特的风格，并发现语言风格是群体成员身份的良好预测器（F 值为 0.952，准确度为 96.09%），并且相对于仅使用内容预测来说，它对训练数据的减少更有韧性。

    Sep, 2022

  • 揭示表现力语音合成的潜在风格因素

    本研究通过引入风格编码器，提出了一种基于数据驱动学习的语音合成模型，无需额外标注即可单独学习语音中的韵律风格，能够在一定程度上预测并控制合成语音的韵律风格。

    Nov, 2017