我们提出了基于文本的框架，通过纵向语料库研究公众道德情感变化。我们的方法建立在语言使用可以反映人们对对与错的道德观念之上，并通过探索从时间序列的词嵌入中学习到的道德偏见来构建我们的方法论。我们的研究为应用自然语言处理技术对社会中的道德情感变化进行表征提供了机会。

Jan, 2020

通过分析不同社会人群的评论数据，本研究旨在了解空间在线社交媒体评论数据中的语言和社会人口特征，包括英语语言风格、情感表达和词汇多样性。研究发现，这些特征在有效区分不同群体方面具有显著效果，其中使用 n-gram 词汇特征和基于 Transformer 模型的分类器表现最佳，准确率超过 95%，宏观 F1 分数超过 0.96。该研究的发现为进一步研究社交媒体平台上文本内容的人口模式提供了有价值的指导。

Nov, 2023

历史语言学家确定了多种形式的词汇语义变化。我们提出了一个三维框架，用于整合这些形式，并提供了一种统一的计算方法来同时评估它们。这个框架能够经济、系统地绘制词汇语义变化，并在计算社会科学中应用。我们对两个语料库中的心理健康和心理疾病的语义转变进行了分析，展示了关于病态化、社会污名化和概念蔓延的当代关注的语义变化模式。

Jun, 2024

该研究探讨了视觉 - 语言模型中的文化和社会经济多样性，研究发现了数据训练过程中对低社会经济地位社群和文化理解的不公平现象，并提出了一种改进方法以提高文化多样性。

May, 2024

本研究提出一种使用读者眼动模式获取认知特征的方法，以增强情感分析和讽刺检测的性能，结果表明：使用这种增强型特征集合可以将极性检测的 F 分数最高提升 3.7％和 9.3％。

Jan, 2017

快速增长的自然语言处理在各种社会技术解决方案中的使用和应用突显了对偏见及其对社会的影响的全面理解的需求。虽然 NLP 中的偏见研究得到了扩展，但仍存在一些需要关注的挑战，包括有限地关注种族和性别以外的社会人口偏见、主要集中在模型上的狭窄分析范围，以及技术为中心的实施方法。本文解决了这些挑战，并倡导一种更加跨学科的方式来理解 NLP 中的偏见。该工作分为三个方面，每个方面探索 NLP 中的特定偏见方面。

Aug, 2023

本研究提出了一款交互式可视化工具 LinguisticLens，通过对大语言模型生成的数据集的句法多样性进行聚类，用户可以快速检查数据集的总体情况并检查单个示例。

May, 2023

调查了大型语言模型（LLMs）在生成多样化观点和理由方面的能力，提出了一种基于标准提示技术来衡量透视多样性的方法，并发现利用句子嵌入和距离度量来衡量语义多样性是不够的。研究结果表明，LLMs 能够根据任务主观性的程度产生多样的观点。

Nov, 2023

在这篇论文中，我们系统地研究了大型语言模型在通信网络中的信息传播，并引入了一种表示集合中各个模型观点的方法，从而形成了大规模语言模型的交流网络。

Jun, 2024

通过词汇特征和 TF-IDF，在 Twitter 用户中检测到具有讽刺意味的信息，并通过特征选择和模型构建达到 F1 得分 0.84 以上。

Nov, 2023