May, 2022

规范和相互期望 - 理解 Web 文体的来源

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TL;DR通过观察读者和作者的行为，而非对信息对象本身进行分析，研究流派变化和演变的知识源，此方法可以将流派视为社会学构建，也可以将流派视为可观察的文本客观特征。
发现论文，激发创造
  • 文本体裁的自动检测

    提出了一种流派理论作为束的多个方面，这些方面与各种表面线索相关，认为基于表面线索的流派检测与基于深层结构属性的检测一样成功。

    Jul, 1997

  • 文本的文体变化：选择、体裁和个人

    本章提出了更明智的文本风格变异统计目标，主要分别从文本学和应用角度阐述了在受众阅读经验的基础上制定的目标所必须具备的关键概念：相关性、有效性和实用性，并探讨了文本风格的变异因素是个体选择而非纯文本特征本身，而读者对特定文本的评价通常基于文体类型的分类。

    May, 2022

  • 视觉叙事中的类别分析面板转换

    人类沟通和感知故事情节对媒体技术研究和发展至关重要，我们提出了一种多模态分析漫画和漫画风格视觉叙事的流派的新方法，通过高级特征对流派分类进行详细分析，并且系统性地将主观叙事模式纳入计算模型。

    Dec, 2023

  • 传统文学类型的相关性再探：对小说读者偏好的网络分析

    利用 Goodreads 的用户数据构建了书籍网络并通过传统类型的代理将网络划分为类似的书籍社区，使用主成分分析表明网络社区可以通过书籍的成熟度和写实 / 幻想性来解释。

    Mar, 2023

  • 惯例之间的竞争和选择

    本文研究了在线领域中约定相互竞争的影响力，涵盖了技术术语、政治措辞和社区行话等方面。通过对在线数据进行详细分析，发现个人之间的争论对约定的选择起关键作用，并提出了关于不同约定的最终成功的预测。

    Feb, 2017

  • 超越离散的文本类型：将新闻项目映射到一种多维类型提示框架上

    通过 “事实性” 和 “形式性” 两个维度，提出了一个用于描述新闻类型的非离散框架，并提供了两个计算模型以自动化地分析新闻语句。这样的预测可用于在该框架内定位新闻项目，帮助更深入地理解新闻类型的演变。

    Dec, 2022

  • 多种题材的 AI 驱动故事创作

    构建体裁模式以指导交互式故事创作，确保主题一致性。采用简单的两阶段过程构建模式，先检索与体裁特征相匹配的示例，然后应用最具体概括的形式找到它们的共同点。两个阶段中的 AI 代理在故事创作过程中发挥重要作用，PatternTeller 原型用于操作故事创作，根据用户的给定前提生成故事，并在创作阶段中尝试适应用户的建议。

    May, 2024

  • 什么文本设计特征化书籍类型？

    通过分析书籍封面的文字设计来研究非语言信息（如类型）与文字设计（如字体样式、文字颜色等）之间的关系，发现文字设计有助于理解其他附加信息（非语言信息），例如印象和类型，对于书籍类型的判断有更好的辨别特征。

    Feb, 2024

  • 翻译中体裁和方法差异的语言学特征：计算视角

    本文利用文本分类方法研究英德翻译语料库的类型和方法变化，使用基于词性标注的特征的组合，包括二元组、三元组和四元组，采用拉普拉斯平滑的贝叶斯分类器。使用分类器的输出对不同类型和翻译方法的主要区别进行了广泛的特征分析。

    Sep, 2017

  • 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