科普文中的立场特征分析

随着移动互联网的发展,科普以多种形式出现在人们生活里,向大众传递科学知识。科普文是以文章的形式向大众普及科学知识。国内对科普文的研究主要集中在教学、翻译方面以及以新媒体为媒介的科普传播。从元话语角度分析科普文中作者与读者的互动研究较少。本文基于Fu (2012)对互动元话语中的立场特征划分,主要分析科普文中模糊限制语、增强语、态度标记语和自称语的使用情况及特点来探究科普文中作者如何表达自己的立场。研究发现:在立场特征中,模糊限制语和自称语的使用较多;而科普文中较少使用态度标记语。

基于词向量技术与主题词特征的微博立场检测

微博话题随着移动互联网的发展变得火热起来,单个热门话题可能有数万条评论,微博话题的立场检测是针对某话题判断发言人对该话题的态度是支持的、反对的或中立的.本文一方面由Word2Vec训练语料库中每个词的词向量获取句子的语义信息,另一方面使用Text Rank构建主题集作为话题的立场特征,同时结合情感词典获取句子的情感信息,最后将特征选择后的词向量使用支持向量机对其训练和预测完成最终的立场检测模型.实验表明基于主题词及情感词相结合的立场特征可以获得不错的立场检测效果.

互联网社交平台舆论趋势预测算法研究

为解决互联网社交平台话题趋势预测不准确的问题,提出基于量化计算的互联网话题趋势预测算法。本文通过分析互联网特定话题下的主题立场文本、评论账户画像、评论贴文内容等多维度特征,设计了一种面向互联网特定话题的舆论趋势预测方法,通过特定话题数据获取、用户观点立场分析、趋势走向判断样本集构建模型,构建的互联网话题趋势预测神经网络模型比传统的舆论趋势预测模型更准确、更全面。本文提出的基于量化计算的互联网话题趋势预测算法,可作为互联网舆情趋势分析研判的重要手段。

科普短视频中的互动元话语研究

科普短视频是一种正在快速发展的新兴科普形式。相关研究多集中在创作、传播、翻译等角度。其中有不少学者关注到科普短视频作者与观众紧密的互动关系,但有关内容缺乏语言学角度的解读和支撑。因此本文聚焦科普短视频中的互动元话语,对作者使用语言资源与观众互动的情况进行深入探讨。互动元话语是作者评价和介入命题信息的手段,包含立场特征和介入特征两个范畴,其中又包括模糊语、增强语、态度标记、自我提及、读者指示词、指令语和疑问句7个子类别。经过统计分析,本文揭示了互动元话语在科普短视频中的重要作用。合理使用互动元话语可以帮助作者与观众建立亲近、友好的互动关系,同时展现出客观、严谨的科学态度。