Feb, 2023

方言图：论述性社群中的机器学习差异

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TL;DR利用词向量建立方言图，提供新的度量词语差异的方法，探究两个美国政治子版的话语，并显示出政治家和政治实体情绪上的极端相反、对适当的政治行为评估的差异以及关于是否需要政治干预某些问题的分歧。
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发现论文，激发创造
  • 在 Reddit 中发现和分类语言偏见

    本文介绍了一种利用词嵌入发现并分类 Reddit 上语言偏见的数据驱动方法，并通过连接数据中的评价性词语和受保护属性，并经过语义分析系统分类来自动发现 Reddit 社区中编码的语言偏见。

    Aug, 2020

  • 文化的几何学：通过词嵌入分析含义

    本文介绍了一种新方法，神经网络词嵌入模型，以用于大规模文本分析，揭示了这些模型如何比以前的方法更能产生丰富的文化联想和类别，推进了一个与当代身份和文化理论一致的意义关系模型，以高维空间中的向量几何关系表示单词之间的语义关系。作者展示了词嵌入模型在宏观文化调查中的应用，并给出了对 20 世纪美国性别和阶级联系的纵向分析以及对美英性别和阶级标记历史区别的比较分析。作者认为，这些高维模型的成功促使朝着 “高维度理论化” 的意义、身份和文化过程的方向发展。

    Mar, 2018

  • 方言嵌入空间的变异性和不稳定性

    本文研究使用不同区域英语的嵌入空间的变化，并控制嵌入的不稳定性。实验得出结论：培训数据中的方言会对生成的嵌入空间产生显著的影响，并且这种方言差异在词汇的特定部分尤其容易出现变化。这表明方言之间存在语义上的差异，除了之前研究所述的词汇和句法差异。

    Mar, 2023

  • 评估无监督的荷兰语单词嵌入作为语言资源

    本文探讨使用基于计数和基于预测结构构建的多种类型词向量嵌入在两个特定任务中的表现，即关系评估和方言识别，同时展示了这些嵌入的实用性以及在下游任务中的有效性。

    Jul, 2016

  • 社会科学的词嵌入：跨学科调查

    研究机器学习模型，学习低维表示模式，将词嵌入技术应用于人类行为挖掘，探讨其优势和趋势，并警示相似性度量常常在单独层面返回一致结果，但在聚合层面则有可能产生不同结果。

    Jul, 2022

  • 公共领域感知映射的简单动态词嵌入

    本文提出了一个统一动态嵌入模型，它能学习属性特定的单词嵌入，在历史语料库中调查了性别、种族和难民等方面的偏见。结果发现，动态嵌入模型与独立向量空间模型相比，在表示语言偏见方面更具优越性或更劣。

    Apr, 2019

  • 人类语言技术中偏差评估技术障碍的克服工具

    本文研究了当前用于检测和缓解词嵌入偏差的工具和技术，发现它们对非技术人员存在很高的技术门槛，因此提出开发一种旨在降低技术门槛、提供专业探索力量以应对专家、科学家和普通人日益增长的审核需求的工具。

    Jul, 2022

  • 通过比较特定渠道的词嵌入，识别新闻文章中的偏见用语

    本文探讨了一种通过比较相关单词上下文来自动识别有偏见语言的方法，即使用在左翼和右翼新闻机构上的词嵌入模型训练，结果表明此方法是有效的。

    Dec, 2021

  • 利用 BERT 表征社交媒体社群中的英语变化

    使用 BERT 对 474 个英文 Reddit 社群的两个月评论进行分析，将社群独特的词语类型与不同词义群集的特异性结合起来，识别社群语言偏离常态的情况，并运用社会语言学理论将语言变异与社群行为趋势相联系，发现具有高度独特语言的社群规模适中，其忠诚和高度参与的用户在密集网络中互动。

    Feb, 2021

  • 历时词向量和语义漂移：一项调查

    本文综述了当前关于使用预测型词嵌入模型追踪词汇语义时序变化和语义漂移检测的学术研究现状，并讨论了该领域的挑战和应用前景。

    Jun, 2018