本文提出了一个基于集成的文本处理框架，用于单作者和多作者文档的分类，并通过多种权重优化和选择方法来分配基于优点的权重，可以用于文本风格分析中的关键任务。在干净和非干净数据上进行了实验，并在大规模基准数据集上进行了评估，显著提高了现有解决方案的性能。

Mar, 2023

本文提出一种语言模型，其利用句法结构从单词历史中提取有意义的信息，实现了远距离依赖关系的利用。该模型为每个单词序列 - 二元分析结构分配概率加以注解，同时提出了概率参数化和一组评估其预测力的实验。

Nov, 1998

该论文介绍了一种语言模型，它利用句法结构从单词历史中提取有意义的信息，从而使得可以使用远距离依赖关系。该模型分配概率给每个单词序列 - 带头词注释的二元解析结构，并以左到右的方式运作，因此适用于自动语音识别。通过一系列实验来评估预测能力，该模型及其概率参数化对标准三元模型进行了改进。

Nov, 1998

本文提出了一个基于统计语法分析的句子级情感分类框架，在此我们发展了一个统计分析器来直接分析句子的情感结构，并在上下文自由语法的基础上形成情感规则。我们训练情感分析器 s.parser，从用户评级的大量评论句子中直接获得情感极性标签，利用情感树得到情感强度和情感极性的极性模型和最佳情感树的排名模型，结果表明该方法显著优于基准情感分类方法。

Jan, 2014

本文提出了一种使用神经网络方法来模拟人类组合句子过程，将语言特征的不同类别合并到单词的分布式表示中，以同时学习作者文体表示的作者分析方法，提取出每个文档的话题、词汇、句法和字符级别的特征向量，实验结果表明，这种方法在作者特征化和作者验证方面具有优异的性能。

Jun, 2016

本文研究了从语料库中自动获得词汇信息的方法，并通过从 1000 万字的文本中获得的词汇子类别频率数据，对英语的广覆盖统计语法和解析器进行了实验，结果表明这些信息可以显著提高解析的准确性。

Jun, 1998

本文提出了一种新的多头分层注意力模型，通过考虑句子层面的语义和文档层级的修辞结构，有效地编码长文档的结构，从而实现了对新闻文章政治倾向的更为健壮和风格无关的检测，并证明了该方法的优越性和准确性。

Apr, 2023

研究了现代和经典的组成分析方法的差异，以及神经网络在此领域的应用。高性能的神经模型代表了最新的工作，实验发现该模型隐式编码了过去语法和词汇表明确提供的信息，暗示这种支撑可以被强大的通用神经机制取代。

Apr, 2018

通过实证分析大型语言模型（LLMs）的写作特征、对比专有和开源模型的异同、并探索通过语言的词汇、句法和结构方面的风格特征整合实现对 AI 生成文本的追溯，为神经网络作者归属提供经验性洞见，为应对 AI 生成的错误信息的威胁铺平道路。

Aug, 2023

本文研究如何应用基于图的语义解析器直接从文本预测情感图来完成结构化情感分析的任务，取得了在 5 个标准基准测试集中 4 个的最先进结果，并公开了源代码、模型和预测结果。

Mar, 2022