May, 2023

宣传性文件中的双向翻译技巧

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TL;DR本文研究政治文本中是否存在 hedge 的历时变化，通过对中英政治文本中 hedge 的对比分析，发现英文政治文本中 hedge 出现频率更高，在翻译过程中也会采用相应的翻译策略。同时，研究还发现 corpus 中 hedging devices 的使用出现了显着的历时增加。
发现论文，激发创造
  • 「您应该阅读此文」：文本中的对冲检测

    通过应用联合模型，结合词语和词性标记以提高文本中的避险检测能力，并在 CoNLL-2010 维基百科语料库上取得新的最高得分。

    May, 2024

  • 同行辅导互动中的措辞识别与标题微调

    研究构建了一个多模态的对等辅导数据集来识别树篱，并比较了依赖预训练资源和整合社会科学文献见解的方法，结果，采用混合方法的表现最出色，同时也更易解释，并探讨了对等辅导谈话中特征的探索和一些新颖特征的优点。

    Jun, 2023

  • 使用端到端神经模型产生对冲

    通过微调人类 - 人类教学数据的最先进语言模型，结合使用 避免面子威胁 的分类器，对避风生成模型进行了改进，进而实现了在噪声环境中的避风生成，并且通过对两种方法的错误分析，揭示了系统在对话中试图实现社交和任务导向目标所面临的挑战。

    Jun, 2023

  • 基因改造辩论中的构架视角下的对冲检测：一篇立场论文

    本文旨在探索科技文本角度的探讨，并提出了一个问题，即在遗传修饰的有机体 (GMOs) 争议中，支持和反对 GMO 的文章在选择是否采用 “科学” 语调时是否不同，并提供语料库进行研究。我们初步的分析表明，避让在科学语境中的使用频率比在流行文本中要低，这与文献中的先前说法相矛盾。希望我们的工作和数据将鼓励他人追求这个有前途的领域。

    Jun, 2012

  • 德国议会谈话的历时分析：从政治偏见的角度看意识形态转变

    本文通过研究历史语料库中编码的历时分布语义模型，重点关注两种特定形式的偏见，即政治偏见（即反共主义）和种族主义偏见（即反犹太主义），分析德国议会会议记录的新语料库，以期发现历史偏见趋势。同时，还提出了一种新的基于术语共现和基于图形标签传播的偏差度量方法。通过研究结果表明，在不同的时间段内，德国政治中存在反犹太主义和反共产主义的偏见趋势，从而证明了使用从历史语料库产生的语义空间分析历史偏见趋势的可行性。

    Aug, 2021

  • 翻译重建：从翻译中重建语系进化树

    翻译包含源语言的强信号，使得从单语文本中还原出源语言的语言树成为可能。源语言干扰是翻译文本最显著的特征，超越了更微妙的翻译普遍属性信号。

    Apr, 2017

  • 使用认识立场检测探究政治修辞学

    利用计算语义学中的认知态预测自动化政治话语内容分析，并通过对美国政治意见书的大规模分析，对美国政治意识形态下引用的信仰持有者进行特征化。

    Dec, 2022

  • 同伴辅导互动中何时生成对策

    应用机器学习技术预测同行辅导互动中的避讳现象，研究发现嵌入层捕捉上一次互动的语义信息可以显著提高模型性能，眼神交流对避讳预测有显著影响。

    Jul, 2023

  • 关于翻译怎么样？以 1989 年匈牙利政治变革为背景的文学翻译感知的新编码系统，作为一个不平衡数据集的分类问题

    通过 BERT 模型和编码系统，跟踪 1989 年匈牙利政治转型前后文学翻译感知的趋势，并研究标签间的关系。

    Aug, 2023

  • 多方面、多语言和跨语言议会演讲分析

    本文通过先进的 NLP 方法，联合比较分析了保加利亚、捷克、法国、斯洛文尼亚、西班牙和英国等 6 个国家在 2017-2020 年间的议会和立法辩论记录，探讨并评估不同国家议员的观点、情感以及性别、政治取向的识别，发现分析对象之间存在许多差异和共性。

    Jul, 2022