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English(EN) Machine learning and digital pragmatics: Which word category influences emoji use most?

研究发现动词对X平台上的表情符号使用影响最大

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项新近发表在arXiv上的研究，探讨了不同词类对X平台上阿拉伯语表情符号使用的影响。研究人员利用MARBERT模型和Python分析了超过15,000条帖子的语料库，将词语分为名词、动词、形容词、副词、疑问词和感叹词。虽然名词最为常见，但动词与表情符号的使用表现出最强的统计关联性，这表明结合机器学习、语言特征和语用交流的混合方法是理解这种数字互动方式的关键。 AI

影响 为语言模型如何分析社交媒体交流中细微的语言特征提供了见解。

排序理由 关于使用机器学习进行语言分析的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Mohammed Q. Shormani, Yehia A. AlSohbani, Mohammed Q. Shormani ·

    机器学习与数字语用学：哪个词类对表情符号的使用影响最大？

    arXiv:2608.21975v1 Announce Type: new Abstract: This study examines the performance of the state-of-the-art MARBERT model in identifying the lexical/pragmatic category associated with emoji use on X within a digital pragmatics approach (DPA). A net corpus of 15856 Colloquial Arab…

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