論文の概要: Style, Content, and the Success of Ideas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03174v1
- Date: Mon, 10 Jan 2022 05:53:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-11 16:09:30.383388
- Title: Style, Content, and the Success of Ideas
- Title(参考訳): スタイル、内容、そしてアイデアの成功
- Authors: Reihane Boghrati, Jonah Berger, Grant Packard
- Abstract要約: 我々は、内容が全くない「and」や「the」や「on」といった、スタイルに結びついたユニークな単語のクラスに焦点を当てる。
様々な分野の3万件近い記事の自然言語処理では、関数語が引用に対する言語の影響の13~27%を説明できることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Why do some things succeed in the marketplace of ideas? While some argue that
content drives success, others suggest that style, or the way ideas are
presented, also plays an important role. To provide a stringent test of style's
importance, we examine it in a context where content should be paramount:
academic research. While scientists often see writing as a disinterested way to
communicate unobstructed truth, a multi-method investigation indicates that
writing style shapes impact. Separating style from content can be difficult as
papers that tend to use certain language may also write about certain topics.
Consequently, we focus on a unique class of words linked to style (i.e.,
function words such as "and," "the," and "on") that are completely devoid of
content. Natural language processing of almost 30,000 articles from a range of
disciplines finds that function words explain 13-27% of language's impact on
citations. Ancillary analyses explore specific categories of function words to
suggest how style matters, highlighting the role of writing simplicity,
personal voice, and temporal perspective. Experiments further underscore the
causal impact of style. The results suggest how to boost communication's impact
and highlight the value of natural language processing for understanding the
success of ideas.
- Abstract(参考訳): なぜアイデアのマーケットプレースで成功するのか?
コンテンツが成功を促進すると主張する人もいる一方で、スタイルやアイデアの提示方法が重要な役割を担っているという意見もある。
文体の重要性を厳格に検証するために,内容が最優先すべき文脈,すなわち学術研究について検討する。
科学者はしばしば、文章は邪魔にならない真実を伝える無関心な方法だと考えているが、複数の方法による調査は、文章のスタイルが影響していることを示している。
特定の言語を使う傾向のある論文でも特定のトピックについて書くことができるため、コンテンツからスタイルを分離することは困難である。
その結果,内容に全く依存しないスタイル(and,the,onなどの機能語)に関連付けられた一意な単語群に注目した。
様々な分野から約3万記事の自然言語処理は、関数語が引用に与える影響の13-27%を説明できることを示している。
補助分析は、簡潔さ、個人的声、時間的視点の役割を強調して、スタイルがどう重要かを示す関数語の特定のカテゴリを探索する。
実験はスタイルの因果的影響をさらに強調する。
その結果,コミュニケーションの効果を高め,アイデアの成功を理解するために自然言語処理の価値を強調する方法が示唆された。
関連論文リスト
- Don't lose the message while paraphrasing: A study on content preserving
style transfer [61.38460184163704]
スタイル伝達研究の現実的な応用には,コンテンツ保存が不可欠である。
形式性伝達領域の例において、様々なスタイル転送モデルを比較する。
我々は,スタイル伝達のための最先端技術について,精密な比較研究を行っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T15:41:08Z) - From stage to page: language independent bootstrap measures of
distinctiveness in fictional speech [0.0]
我々は,2つの非パラメトリックな手法を導入,評価し,特徴的特徴量に対する要約統計式を作成する。
我々は5世紀と4つの言語を網羅した2324の著作から3301の文字を分析した。
探索的な分析から、より小さな文字はより独特な傾向にあり、女性は男性よりも言語横断的により独特な傾向にあることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-13T16:58:43Z) - Textual Stylistic Variation: Choices, Genres and Individuals [0.8057441774248633]
この章では、テキストコレクションのスタイリスティックな変動の統計処理のためのより情報的なターゲットメトリクスを論じている。
本章ではジャンルごとの変奏について論じ、個々の選択による変奏と対比する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-01T16:39:49Z) - From Theories on Styles to their Transfer in Text: Bridging the Gap with
a Hierarchical Survey [10.822011920177408]
スタイル転送は、既存のテキストを書き換え、望ましいスタイル特性を示すパラフレーズを作成することを目的としている。
少数の調査では、この分野の方法論的な概要が示されているが、研究者が特定のスタイルにフォーカスするのを支援していない。
それらを階層に整理し、それぞれの定義の課題を強調し、現在の研究状況のギャップを指摘します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-29T15:53:06Z) - Sparks: Inspiration for Science Writing using Language Models [11.38723572165938]
本稿では,著者を刺激する科学的概念に関連する「スパーク」を生成するシステムを提案する。
私たちのスパークは、競争力のある言語モデルベースラインよりも一貫性があり、多様であることに気付きました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-14T18:03:11Z) - Does BERT Learn as Humans Perceive? Understanding Linguistic Styles
through Lexica [13.7929811013458]
人間の知覚と機械語の重要性という2つのレンズをまたいだスタイルにおける語彙の使用状況について検討する。
群衆の労働者は、テキストで代表的な単語を強調し、テキストが以下のスタイルを持っていると思わせる。
これらの単語ラベルと、BERTのような人気の高い微調整スタイル分類器から派生した単語重要度を比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T21:01:17Z) - Semantic Analysis for Automated Evaluation of the Potential Impact of
Research Articles [62.997667081978825]
本稿では,情報理論に基づくテキスト意味のベクトル表現のための新しい手法を提案する。
この情報意味論がLeicester Scientific Corpusに基づいてテキスト分類にどのように使用されるかを示す。
テキストの意味を表現するための情報的アプローチは,研究論文の科学的影響を効果的に予測する方法であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-26T20:37:13Z) - My Teacher Thinks The World Is Flat! Interpreting Automatic Essay
Scoring Mechanism [71.34160809068996]
最近の研究では、自動スコアリングシステムが常識的な敵対的サンプルになりやすいことが示されています。
近年の解釈能力の進歩を活かし,コヒーレンスやコンテント,関連性といった特徴がスコアリングの自動化にどの程度重要であるかを見出す。
また、モデルが意味的に世界知識や常識に基づかないことから、世界のような虚偽の事実を追加することは、それを減らすよりもむしろスコアを増加させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-27T06:19:20Z) - Abstractive Summarization of Spoken and Written Instructions with BERT [66.14755043607776]
本稿では,BERTSumモデルの最初の対話型言語への応用について述べる。
我々は多種多様な話題にまたがるナレーションビデオの抽象要約を生成する。
我々は、これをインテリジェントな仮想アシスタントの機能として統合し、要求に応じて文字と音声の両方の指導内容の要約を可能にすることを想定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-21T20:59:34Z) - Probing Contextual Language Models for Common Ground with Visual
Representations [76.05769268286038]
我々は、マッチングと非マッチングの視覚表現を区別する上で、テキストのみの表現がいかに効果的かを評価するための探索モデルを設計する。
以上の結果から,言語表現だけでは,適切な対象カテゴリから画像パッチを検索する強力な信号が得られることがわかった。
視覚的に接地された言語モデルは、例えば検索においてテキストのみの言語モデルよりわずかに優れているが、人間よりもはるかに低い。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-01T21:28:28Z) - A Deep Neural Framework for Contextual Affect Detection [51.378225388679425]
感情を持たない短い単純なテキストは、その文脈と共に読むときに強い感情を表現することができる。
文中の単語の相互依存を学習する文脈影響検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T05:03:15Z)
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。