論文の概要: The presence of occupational structure in online texts based on word
embedding NLP models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08612v2
- Date: Mon, 17 May 2021 10:51:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-01 23:29:21.695696
- Title: The presence of occupational structure in online texts based on word
embedding NLP models
- Title(参考訳): 単語埋め込みNLPモデルに基づくオンラインテキストにおける職業構造の存在
- Authors: Zolt\'an Kmetty, Julia Koltai, Tam\'as Rudas
- Abstract要約: 社会的階層化の研究は、異なる職業に関連する名声の分析と密接に関連している。
本研究では,大量のテキストデータで表される意味空間における職業の位置に着目した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Research on social stratification is closely linked to analysing the prestige
associated with different occupations. This research focuses on the positions
of occupations in the semantic space represented by large amounts of textual
data. The results are compared to standard results in social stratification to
see whether the classical results are reproduced and if additional insights can
be gained into the social positions of occupations. The paper gives an
affirmative answer to both questions. The results show fundamental similarity
of the occupational structure obtained from text analysis to the structure
described by prestige and social distance scales. While our research reinforces
many theories and empirical findings of the traditional body of literature on
social stratification and, in particular, occupational hierarchy, it pointed to
the importance of a factor not discussed in the main line of stratification
literature so far: the power and organizational aspect.
- Abstract(参考訳): 社会階層化の研究は、異なる職業にかかわる威信の分析と密接に結びついている。
本研究では,大量のテキストデータで表される意味空間における職業の位置に着目した。
結果は,社会階層化における標準的な結果と比較され,古典的な結果が再現されるか,職業の社会的地位にさらなる洞察を得ることができるかが確かめられる。
その論文は両方の質問に対して肯定的な答えを与える。
その結果、テキスト分析から得られた職業構造と、権威と社会的距離の尺度によって記述された構造との基本的類似性を示した。
本研究は,従来の社会階層化に関する文献体系,特に職業階層に関する多くの理論や実証的な知見を裏付ける一方で,これまでの階層化文学の主流では議論されていない要素である権力と組織的側面の重要性を指摘した。
関連論文リスト
- A Primer on Word Embeddings: AI Techniques for Text Analysis in Social Work [0.0]
本稿では,ソーシャルワーク研究者に単語埋め込みを紹介する。
基本概念、技術的基礎、実践的応用について議論する。
ソーシャルワークに埋め込み技術をうまく実装するには、ドメイン固有モデルの開発、アクセス可能なツールの作成、ソーシャルワークの倫理的原則に沿ったベストプラクティスの確立が必要であると結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-11T17:33:51Z) - Hierarchical Narrative Analysis: Unraveling Perceptions of Generative AI [1.1874952582465599]
大規模言語モデル(LLM)を利用して,これらの構造を階層的な枠組みに抽出・整理する手法を提案する。
我々は,日本の文化庁が収集した生成AIに関する世論を分析して,このアプローチを検証する。
我々の分析は、生成的AIに対する多様な意見に影響を与える要因のより明確な可視化を提供し、合意と不一致の構造に関する深い洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-17T09:56:12Z) - Categorical Syllogisms Revisited: A Review of the Logical Reasoning Abilities of LLMs for Analyzing Categorical Syllogism [62.571419297164645]
本稿では,分類的シロジズムを解析するための大規模言語モデルの論理的推論能力に関する先行研究を体系的に概説する。
まず、純粋に論理的な観点から分類的シロジズムの可能なバリエーションについて検討する。
次に、既存のデータセットでテストされた基本的な設定(ムードとフィギュア)を調べます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-26T21:17:20Z) - Finding Pragmatic Differences Between Disciplines [14.587150614245123]
文書セクションのドメインに依存しない記述子の固定セットを学習し、これらの記述子にコーパスを"再最適化"する。
我々は、これらの記述子の位置と順序を文書間で分析し、規律と構造の関係を理解する。
本研究は,研究の質,ドメインスタイルの移譲,さらに実践的な分析を行うための基礎となるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-30T00:46:14Z) - Variational Cross-Graph Reasoning and Adaptive Structured Semantics
Learning for Compositional Temporal Grounding [143.5927158318524]
テンポラルグラウンドティング(Temporal grounding)とは、クエリ文に従って、未編集のビデオから特定のセグメントを特定するタスクである。
新たに構成時間グラウンドタスクを導入し,2つの新しいデータセット分割を構築した。
ビデオや言語に内在する構造的意味論は、構成的一般化を実現する上で重要な要素である、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-22T08:02:23Z) - An Inclusive Notion of Text [69.36678873492373]
テキストの概念の明確さは再現可能で一般化可能なNLPにとって不可欠である,と我々は主張する。
言語的および非言語的要素の2層分類を導入し,NLPモデリングに使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-10T14:26:43Z) - An Informational Space Based Semantic Analysis for Scientific Texts [62.997667081978825]
本稿では、意味分析のための計算手法と、短い科学的テキストの意味の定量化について紹介する。
科学的意味の表現は、心理的特性ではなく、状況表現を置き換えることで標準化される。
本研究は,テキストの意味の幾何学的表現の基礎となる研究である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T11:19:32Z) - Revise and Resubmit: An Intertextual Model of Text-based Collaboration
in Peer Review [52.359007622096684]
ピアレビューは、ほとんどの科学分野における出版プロセスの重要な要素である。
既存のNLP研究は個々のテキストの分析に重点を置いている。
編集補助は、しばしばテキストのペア間の相互作用をモデル化する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-22T16:39:38Z) - Causal Inference in Natural Language Processing: Estimation, Prediction,
Interpretation and Beyond [38.055142444836925]
学術分野にまたがる研究を集約し、より広い自然言語処理の現場に配置する。
本稿では,因果効果を推定する統計的課題を紹介し,テキストを結果,治療,あるいはコンバウンディングに対処するための手段として用いるような設定を包含する。
さらに, NLPモデルの性能, 堅牢性, 公正性, 解釈可能性を向上させるために, 因果推論の潜在的利用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-02T05:40:08Z) - Encoding Heterogeneous Social and Political Context for Entity Stance
Prediction [7.477393857078695]
本稿では,エンティティスタンス予測の新しい課題を提案する。
我々は、現代アメリカの政治に関する社会団体に関する事実をウィキペディアから回収する。
そして、我々は、ドメインの専門家の助けを借りて、政治イデオロギーに対する社会団体のスタンスに注釈を付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T08:59:43Z) - Exploring Discourse Structures for Argument Impact Classification [48.909640432326654]
本稿では、文脈経路に沿った2つの議論間の談話関係が、議論の説得力を特定する上で不可欠な要素であることを実証的に示す。
本研究では,文レベルの構造情報を大規模言語モデルから派生した文脈的特徴に注入・融合するDisCOCを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-02T06:49:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。