論文の概要: How do media talk about the Covid-19 pandemic? Metaphorical thematic
clustering in Italian online newspapers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02106v2
- Date: Thu, 4 Jan 2024 13:32:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-05 18:06:31.339816
- Title: How do media talk about the Covid-19 pandemic? Metaphorical thematic
clustering in Italian online newspapers
- Title（参考訳）: メディアは新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックについてどう語るのか?
イタリアのオンライン新聞におけるメタファ的テーマクラスタリング
- Authors: Lucia Busso, Ottavia Tordini
- Abstract要約: このコントリビューションは、イタリアのオンライン新聞で新型コロナウイルス(COVID-19)危機の最初の数ヶ月の具体的言語に関する研究結果を示す。
我々は、2020年春のパンデミックに対する政府の対応の第1、第2段階でジャーナリストが使用する話題や比喩的な言葉を対比する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The contribution presents a study on figurative language of the first months
of the COVID-19 crisis in Italian online newspapers. Particularly, we contrast
topics and metaphorical language used by journalists in the first and second
phase of the government response to the pandemic in Spring 2020. The analysis
is conducted on a journalistic corpus collected between February 24th and June
3rd, 2020. The analysis is performed using both quantitative and qualitative
approaches, combining Structural Topic Modelling (Roberts et al. 2016),
Conceptual Metaphor Theory (Lakoff & Johnson, 1980), and qualitative-corpus
based metaphor analysis (Charteris-Black, 2004). We find a significant shift in
topics discussed across Phase 1 and Phase 2, and interesting overlaps in
topic-specific metaphors. Using qualitative corpus analysis, we present a more
in-depth case study discussing metaphorical collocations of the topics of
Economy and Society
- Abstract（参考訳）: この貢献は、イタリアのオンライン新聞において、covid-19危機の最初の数ヶ月の比定的言語に関する研究である。
特に,2020年春のパンデミックに対する政府対応の第1段階と第2段階において,ジャーナリストが使用する話題とメタファー言語を対比する。
この分析は、2020年2月24日から6月3日までに収集されたジャーナリストコーパスで行われる。
この分析は、構造トピックモデリング(Roberts et al. 2016)、概念メタファー理論(Lakoff & Johnson, 1980)、定性コーパスに基づく比喩分析(Charteris-Black, 2004)を組み合わせた定量的および定性的なアプローチの両方を用いて行われる。
フェーズ1とフェーズ2で議論されるトピックには大きな変化があり、トピック固有のメタファで興味深い重複が見られる。
質的コーパス分析を用いて,経済と社会の話題のメタファ的コロケーションを議論する,より詳細なケーススタディを提案する。
関連論文リスト
- Locating Information Gaps and Narrative Inconsistencies Across Languages: A Case Study of LGBT People Portrayals on Wikipedia [49.80565462746646]
我々は,情報ギャップと矛盾を事実レベルで特定するための,効率的かつ信頼性の高い手法であるInfoGap法を紹介した。
我々は、LGBTの人々の描写を分析してInfoGapを評価し、英語、ロシア語、フランス語のウィキペディアの2.7Kの伝記ページを解析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:40:49Z) - Meta4XNLI: A Crosslingual Parallel Corpus for Metaphor Detection and Interpretation [6.0158981171030685]
本稿ではスペイン語と英語の両方でメタファアノテーションを含むメタファ検出と解釈のタスクのための新しい並列データセットを提案する。
言語モデルのメタファ識別と理解能力について,一言語間実験と言語間実験による検討を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:44:48Z) - A Comparative Analysis of the COVID-19 Infodemic in English and Chinese:
Insights from Social Media Textual Data [2.641576480886427]
新型コロナウイルス(COVID-19)のインフォデミック(インフォデミック)は、パンデミックに関連する誤報や未確認の主張が急速に広まるのを特徴としている。
本稿では、ソーシャルメディアプラットフォームから抽出したテキストデータを用いて、英語と中国語におけるCOVID-19インフォデミックの比較分析を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T08:55:11Z) - Multi-turn Dialogue Comprehension from a Topic-aware Perspective [70.37126956655985]
本稿では,話題認識の観点から,マルチターン対話をモデル化することを提案する。
対話文のセグメント化アルゴリズムを用いて、対話文を教師なしの方法でトピック集中フラグメントに分割する。
また,トピックセグメントを処理要素として扱う新しいモデルとして,トピック認識デュアルアテンションマッチング(TADAM)ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T11:03:55Z) - Framing the News:From Human Perception to Large Language Model
Inferences [8.666172545138272]
ニュースのフレームを特定することは、記事のビジョン、意図、伝達すべきメッセージ、ニュースのどの側面が強調されるかを理解するために重要である。
我々は,5カ国のヨーロッパの新聞のノヴァックス運動記事の1786年の見出しに,フレームの人為的ラベル付けのためのプロトコルを開発した。
まず, GPT-3.5 の微調整手法と, GPT-3.5 のプロンプトエンジニアリング手法の2つの手法について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-27T18:30:18Z) - Aggression and "hate speech" in communication of media users: analysis
of control capabilities [50.591267188664666]
著者らは新メディアにおける利用者の相互影響の可能性を検討した。
新型コロナウイルス(COVID-19)対策として、緊急の社会問題について議論する際、攻撃やヘイトスピーチのレベルが高いことが分かった。
結果は、現代のデジタル環境におけるメディアコンテンツの開発に有用である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-25T15:53:32Z) - RuArg-2022: Argument Mining Evaluation [69.87149207721035]
本稿は、ロシア語テキストを扱う議論分析システムの最初のコンペティションの主催者の報告である。
新型コロナウイルスの感染拡大に伴う3つの話題について、9,550文(ソーシャルメディア投稿記事)のコーパスを用意した。
両タスクで第一位を獲得したシステムは、BERTアーキテクチャのNLI(Natural Language Inference)変種を使用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-18T17:13:37Z) - Quantifying Synthesis and Fusion and their Impact on Machine Translation [79.61874492642691]
自然言語処理(NLP)では、一般に、融合や凝集のような厳密な形態を持つ言語全体をラベル付けする。
本研究では,単語とセグメントレベルで形態型を定量化することにより,そのようなクレームの剛性を低減することを提案する。
本研究では, 英語, ドイツ語, トルコ語の非教師なし・教師付き形態素分割法について検討する一方, 融合ではスペイン語を用いた半自動手法を提案する。
そして、機械翻訳品質と単語(名詞と動詞)における合成・融合の程度との関係を分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-06T17:04:58Z) - Covid-19 Discourse on Twitter: How the Topics, Sentiments, Subjectivity,
and Figurative Frames Changed Over Time [0.0]
トピックモデリングを用いて,パンデミックの進展に関連するトピックが時間とともにどのように変化したかを示す。
ツイートの平均主観性は、直線的に上昇し、第4位となり、実際の暴動や戦闘が会話に入ると、人気で頻繁に使われるフィギュラティカル・フレームがどう変化したかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-16T10:22:39Z) - Topic modelling discourse dynamics in historical newspapers [2.978993130750125]
フィンランドの比較的大規模な歴史新聞に2種類のトピックモデル(LDAとDTM)を適用する。
ケーススタディは1854年から1917年にかけてフィンランドで発行された新聞や定期刊行物に焦点をあてるが、我々の手法はどんなダイアクロニックデータにも容易に適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-20T14:51:07Z) - A computational model implementing subjectivity with the 'Room Theory'.
The case of detecting Emotion from Text [68.8204255655161]
本研究は,テキスト分析における主観性と一般的文脈依存性を考慮した新しい手法を提案する。
単語間の類似度を用いて、ベンチマーク中の要素の相対的関連性を抽出することができる。
この方法は、主観的評価がテキストの相対値や意味を理解するために関係しているすべてのケースに適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-12T21:26:04Z)
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。