- 高松;董志成;冯志伟;
传统的新闻文本聚类方法大多是基于统计和机器学习的方法。针对传统方法存在算法计算量大、训练速度慢等问题,该研究从计量语言学角度,运用主题集中度方法对新闻文本聚类的有效性进行了深入研究。研究发现:(1)通过计算多类目新闻文本的主题集中度、次级主题集中度和比例主题集中度等计量指标,可以提取出文本的主题量化特征;(2)对于不同的主题文本,文本间在主题集中度上存在显著性差异;(3)以主题集中度为文本特征,能较好地提高新闻文本聚类效果。该研究进一步证明,利用结合新闻文本属性和特征的计量研究方法,可以避免使用复杂的分类算法,优化特征提取,加深对分类特征的理解,聚类结果更易于从语言学角度进行解释。
2024年05期 No.219 29-34+109页 [查看摘要][在线阅读][下载 284K] [下载次数:711 ] |[阅读次数:0 ] - 林墨丞;赵会军;
地区文化传播是中华文化对外传播的重要组成部分,而新闻是了解中华文化的重要途径。识别相关新闻中的热点主题,解析文化传播的状态、变化和趋势,已成为外宣工作的重要研究方向。该研究以2006—2023年间从Factiva数据库抽取的福建地区文化英语外宣新闻为样本,运用LDA主题模型,结合ARIMA算法对新闻主题进行分析,构建新闻主题识别与热点预测的最小可行性模型。模型分析显示,在国内新闻中,福建地区文化的热门外宣主题为文化节日与传统艺术、世界文化遗产与博物馆、福建茶文化与非物质文化遗产,其中文化节日与传统艺术最有可能成为未来的热门主题;在国外新闻中,外媒更关注福建文化的跨文化交流互动,其中新加坡与福建文化间的交流互动最有可能成为未来主题热点。相较于现有的人工定性判读新闻主题发展趋势的方法,该研究提出的新闻主题解析及热点趋势预测方法更具客观性和严谨性。新闻热点主题与趋势预测模型可为地方开展地区文化活动和外宣提供有益参考。
2024年05期 No.219 35-42+110页 [查看摘要][在线阅读][下载 420K] [下载次数:858 ] |[阅读次数:0 ] - 于晖;宋金戈;王乐;
语言智能技术的发展推动外语教学与研究进入“大数据”时代,ChatGPT的出现更是将自然语言生成与处理的语言学理论探究推至新高度。但是,鲜有研究将ChatGPT的“预训练式深度学习能力”系统应用于功能语篇分析。鉴于此,该研究基于系统功能语言学视阈,尝试建构ChatGPT辅助的功能语篇分析工作模型,并对《荒野的呼唤》进行生态话语分析操作演示,旨在为大规模语料的功能分析与处理提供参考。
2024年05期 No.219 43-51+111页 [查看摘要][在线阅读][下载 454K] [下载次数:3401 ] |[阅读次数:0 ] - 张一宁;孟骞;王欣;
随着学术出版的激烈竞争,学术论文作者越来越多地使用各种语言策略来推广其研究成果和价值。该研究通过自建两个中外应用语言学领域英文期刊语料库,依据Millaret al.(2019)和Hyland&Jiang(2021a)对于学术修辞渲染的理论框架,考察了近五年中外学者在学术语篇中修辞渲染的使用规律。结果表明,《中国应用语言学》中的修辞渲染标准频率最高的是引言部分,论文更侧重于使用修辞渲染构建相关领域的背景知识,而Applied Linguistics中的摘要部分修辞渲染标准频率最高,论文则更注重推销研究发现。但是,两种期刊在修辞渲染的分布和目标对象上存在很大的共性。这在一定程度上说明由于学术国际化趋势的影响,国内期刊的论文写作标准逐渐与国际接轨。
2024年05期 No.219 52-59+112页 [查看摘要][在线阅读][下载 312K] [下载次数:1065 ] |[阅读次数:0 ]