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《沉重的翅膀》英译本的情感再现与重构——基于liwc与ChatGPT的分析

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翻译研究与教学

翻译研究与教学 2024年第1期 16-24页

作者：赵朝永李实华东师范大学外语学院

情感分析能够对文本的情感特征进行客观描写，因此也成为挖掘译本情感重构特点的有效手段。本文基于自建“《沉重的翅膀》英译本语料库”,借助情感分析工具liwc-22和大语言模型ChatGPT,以郑子云、田守诚、叶知秋、郑圆圆四位主要人物为... 详细信息

情感分析能够对文本的情感特征进行客观描写，因此也成为挖掘译本情感重构特点的有效手段。本文基于自建“《沉重的翅膀》英译本语料库”,借助情感分析工具liwc-22和大语言模型ChatGPT,以郑子云、田守诚、叶知秋、郑圆圆四位主要人物为切入点，从词汇和语句粒度分析戴乃迭译本与葛浩文译本的情感特征差异，并探讨两位译者再现与重构源语文本情感的方式。研究发现，两个译本情感词汇占比均高于一般的故事性语言。戴乃迭译本情感词汇分布更为密集，以再现原文基本情感为主，并通过省译程度副词、删减环境描写、原级替代比较级等策略予以一定程度的削弱；而葛浩文译本情感词汇分布更为均衡，且大量保留原文中的意象、修辞手法、句式结构，以在情感上更忠实于原文。

关键词：语料库 liwc ChatGPT 《沉重的翅膀》情感分析

心理咨询的liwc语言特征对咨询效果的预测

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心理科学 2022年第3期45卷 747-753页

作者：赖丽足陶嵘任志洪青少年网络心理与行为教育部重点实验室华中师范大学心理学院湖北省人的发展与心理健康重点实验室武汉430079

语言是心理咨询的重要内容。语言探索和词频统计(language inquiry and word count,liwc)被广泛用于分析语言使用的心理意义。本研究收集了28名当事人共144次有效咨询录音及每次会谈后当事人的症状自评结果。将录音转录成文本后,抽取当... 详细信息

语言是心理咨询的重要内容。语言探索和词频统计(language inquiry and word count,liwc)被广泛用于分析语言使用的心理意义。本研究收集了28名当事人共144次有效咨询录音及每次会谈后当事人的症状自评结果。将录音转录成文本后,抽取当事人的liwc语言特征,进行主成分降维,结果获得8个因子,解释了总体方差的75.11%。一般线性回归中,躯体感受、功能词、情绪、认知和口语赘词对当事人的症状水平具有显著的预测作用,进一步多层线性模型中,躯体感受和情绪用词显著预测咨询效果。liwc文本特征能够呈现与当事人症状相关的信息,为未来计算机自动化监控咨询过程和结果提供了新视角。

关键词： liwc 文本分析心理咨询咨询效果

语言计量指标在翻译风格研究中的应用:以意识流小说《到灯塔去》为例

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解放军外国语学院学报 2022年第3期45卷 136-143,F0003页

作者：乐明余潇慧浙江大学外国语言文化与国际交流学院浙江杭州310058

学界对于是否可以选取语言计量指标进行翻译风格研究尚存争议。本文以意识流小说《到灯塔去》为个案,针对该流派的特点,利用心理语言学软件liwc提供的计量指标来对比瞿、王两个中译本的翻译风格。结果发现两个译本在心理词语维度的9项... 详细信息

学界对于是否可以选取语言计量指标进行翻译风格研究尚存争议。本文以意识流小说《到灯塔去》为个案,针对该流派的特点,利用心理语言学软件liwc提供的计量指标来对比瞿、王两个中译本的翻译风格。结果发现两个译本在心理词语维度的9项指标和语言应用维度的两项指标上存在显著差异,尤其在刻画意识流小说原作人物形象的词语选用上各有侧重,从而表现出不同的翻译风格。笔者据此提出,针对源文特点选取合适的计量指标,对其译本进行计量翻译风格研究的方法是可行的。

关键词：翻译风格意识流小说到灯塔去 liwc 语言计量指标计量研究

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电子竞技重要赛季期间社交媒体文本情感分析

电子竞技重要赛季期间社交媒体文本情感分析

作者：项佳星华东师范大学

学位级别：硕士

近年来中国逐渐成为“电子竞技大国”,随着移动互联网的普及和直播技术的发展,越来越多人开始关注电子竞技赛事,并在社交媒体平台发表相关言论。已有学者关注到体育竞技赛事观众的情感变化与比赛进程与结果存在关系,并采用不同的方式建... 详细信息

近年来中国逐渐成为“电子竞技大国”,随着移动互联网的普及和直播技术的发展,越来越多人开始关注电子竞技赛事,并在社交媒体平台发表相关言论。已有学者关注到体育竞技赛事观众的情感变化与比赛进程与结果存在关系,并采用不同的方式建立文本情感分析方法。然而,较少学者针对电子竞技完整赛季期间相关社交媒体文本从主题、情感等多角度出发,探究我国电子竞技社交媒体博文的特征。本文以英雄联盟2021年全球总决赛赛季期间Twitter与新浪微博平台相关博文作为实验对象,选用LDA主题模型对文本主题进行聚类分析,并利用liwc与SC-liwc情感词典基于词频按情感类型计算得分,对文本进行多元情感分类,通过随机抽样进行人工标注的方式,验证情感分析方法的准确性以及对电子竞技主题文本的适用性。本文对比两个平台文本主题与情感差异,得出以下结论:第一,赛事进程与关注度成正比,有中国战队参与的赛事或损害公众利益的相关事件更受大众关注;第二,影响力较小的群体更倾向于直接表达自己对赛事的见解;第三,讨论者对于比赛的各类情绪反应及时,但赛后喜悦等积极情绪峰值略微滞后;第四,讨论者对于比赛失误的指责与抱怨在赛后短期内难以消散,且在一定时间内存在增长趋势;第五,电子竞技赛季中存在较多立誓形式的另类助力表达以及性别歧视与暴力的言论与行为,讨论者易将电子竞技赛事与爱国主义等民族情绪过度混合。基于以上结论,本文总结得出当前电子竞技大型赛季期间存在赛事与爱国主义等民族情绪过度混合、大众盲目跟风高热度话题、奇葩誓言兑现行为违背道德法律、女性权益受损、作息冲突导致大众不满、赛后指责抱怨情绪难以释怀等问题,从新浪微博平台、电子竞技相关企业和领域意见领袖多角度提出解决措施。

关键词：电子竞技 LDA liwc 情感分析社交媒体

基于2020年“好大夫”数据的医患思考方式及心理历程对比研究

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基于2020年“好大夫”数据的医患思考方式及心理历程对比研究

作者：李欣浙江大学

学位级别：硕士

在线医疗社区提供的医患交流数据可以帮助我们了解医生和患者的互动过程,是医疗领域和健康话语研究的重要内容。虽然不少研究已探究在线医患互动的话语策略,但少有研究从心理语言学角度系统挖掘在线医患互动语言所反映出来的思维方式和... 详细信息

在线医疗社区提供的医患交流数据可以帮助我们了解医生和患者的互动过程,是医疗领域和健康话语研究的重要内容。虽然不少研究已探究在线医患互动的话语策略,但少有研究从心理语言学角度系统挖掘在线医患互动语言所反映出来的思维方式和心理历程的差异,以及这些差异对医患沟通和就诊效果产生的影响。本研究选取2020年1月1日至12月31日期间***四个科室的语料,四个科室分别为:妇科、皮肤科、眼科和产科。经过数据处理后,我们随机挑选了 276段对话,并建立了 2个语料库,即47,250个汉字的医生语料库和53,899个汉字患者语料库,共计101,149个汉字。主要探索以下三个问题:（1）在线医患互动中,医生、患者的思维方式有哪些异同?（2）在线医患互动中,医生、患者的心理历程有哪些异同?（3）本研究可以提出哪些语言建议以便更好地帮助医患双方进行线上问诊?基于心理语言学家Pennebaker的相关理论,本文采用liwc（Linguistic Inquiry and Word Count）软件测量了 13个思维指标及9个心理指标（共计22个指标）,利用独立样本t检验并结合具体案例定性分析,综合比较了医患双方语言使用的异同。结果表明:（1）医生和患者在线上问诊过程中的思维方式不同;（2）双方都明显地表达了各自的内心情感。思维方式方面,医生正式性思维得分较高,语言正式、严谨,体现其在提供治疗建议时谨慎、负责的态度;患者分析性思维及叙述性思维得分较高,表明患者具有较强的自我反省和自我管理意识,并主动提供必要信息以帮助医生判断病情。心理历程方面,患者积极表达了自己的不安情绪,医生对此提供了情感支持。值得注意的是,医患双方的负面情绪表现不同。患者普遍感到焦虑和悲伤,尤其担心自身病情严重程度,而医生则对因诊前准备不当而影响问诊效率的患者表达了更多的失落情绪,这说明医患双方对互联网医疗服务的效率和效果不甚满意,互联网医疗服务仍有很大的改善空间。结合线上问诊实例的个案分析,本文进一步从语言使用的角度,向医生和患者分别提出了一些建议,以促进双方更好地展开在线互动,提高问诊效率。如医生在问诊中可以降低语言的专业性,考虑使用更多简明的解释用语和带有鼓励性质的词语;患者可以主动反思个人健康管理状况,考虑使用更多与因果解释相关的词语,在线上问诊时向医生积极阐述与自身疾病相关的原因等,提高问诊效率,实现就医效果。总之,本文运用定量和定性的研究方法,从心理语言学的角度揭示了医患双方线上问诊时的语言差异及其反映出来的双方在思考方式和心理历程上的差异。了解并重视这些差异不仅有助于提升患者的合作意识,让医生更加了解患者需求,帮助双方提高沟通的质量、取得良好的诊断效果,同时有利于改进在线医疗服务质量,提升双方使用在线平台的意愿,从而推动在线问诊平台的发展。

关键词：在线问诊平台健康话语思维方式心理历程 liwc

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liwc:一种基于语词计量的文本分析工具

西南民族大学学报（人文社会科学版） 2015年第4期36卷 101-104页

作者：张信勇广东外语外贸大学应用心理学系

文本分析为心理学研究提供了探索人类心灵的新途径。早期,心理学家们通过对梦、口误、心理投射测验的内容进行心理分析,后来陆续有研究者发明了文本分析方法,但这些方法要么评定过于主观,要么操作程序复杂。从20世纪80年代起,Pennebake... 详细信息

文本分析为心理学研究提供了探索人类心灵的新途径。早期,心理学家们通过对梦、口误、心理投射测验的内容进行心理分析,后来陆续有研究者发明了文本分析方法,但这些方法要么评定过于主观,要么操作程序复杂。从20世纪80年代起,Pennebaker等人在研究情绪书写的治疗效果时发明了基于计算机软件程序的文本分析工具——"语言探索与字词计数"(简称liwc),一种可以对文本内容的词语类别(尤其是心理学类词语)进行量化分析的软件。经过二十多年的发展,由于liwc的良好信效度,该工具被心理学研究者广泛应用到各个方面。但是,有关liwc的中文文本研究却寥寥无几。本文对liwc的开发过程、中文版的修订及其应用研究做了详尽介绍,并对liwc在中国的研究与应用提出了展望,以期为国内的文本分析研究提供参考。

关键词： liwc 文本分析语词特征梦口误心理投射书写心理治疗软件应用

网易云音乐不同人格用户的网络行为及歌词偏好特征分析

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心理科学 2021年第6期44卷 1403-1410页

作者：崔京月董柔纯李伟卿王伟军青少年网络心理与行为教育部重点实验室武汉430079 华中师范大学心理学院武汉430079 华中师范大学信息管理学院武汉430079

本研究通过网络爬虫技术获取在线音乐用户网络行为与歌词文本数据,并结合大五人格问卷进行分析,旨在探讨用户的人格特质与网络行为、歌词偏好特征之间的相关模式。结果:(1)用户的人格特质与平台网络行为特征呈弱相关;(2)用户的人格特质... 详细信息

本研究通过网络爬虫技术获取在线音乐用户网络行为与歌词文本数据,并结合大五人格问卷进行分析,旨在探讨用户的人格特质与网络行为、歌词偏好特征之间的相关模式。结果:(1)用户的人格特质与平台网络行为特征呈弱相关;(2)用户的人格特质与歌词文本的词类分布、关键词特征呈弱相关,歌词文本的关键词特征在一定程度上符合不同用户群体的人格特点。

关键词：人格网络行为网络音乐 liwc 歌词偏好

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基于VAR模型的微博用户转发行为研究

情报科学 2020年第5期38卷 148-153页

作者：黄川林鲁艳霞崔艳清大连东软信息学院信息与商务管理学院辽宁大连116023 大连理工大学经济管理学院辽宁大连116023

【目的/意义】随着移动互联网的发展,微博的普及进一步加速了社会突发事件的传播。转发作为最重要的用户信息行为,在很大程度上预示了网络舆情的发展趋势。但是,鲜有研究关注微博内容中的心理语言使用与转发行为的关系。本研究拓展了心... 详细信息

【目的/意义】随着移动互联网的发展,微博的普及进一步加速了社会突发事件的传播。转发作为最重要的用户信息行为,在很大程度上预示了网络舆情的发展趋势。但是,鲜有研究关注微博内容中的心理语言使用与转发行为的关系。本研究拓展了心理语言学在社会突发事件情境下的应用领域,为政府或企业应急管理部门有效引导网络舆情提供了实践启示。【方法/过程】本文以九寨沟地震事件为例,基于liwc文本分析工具研究了微博用户心理过程对于转发行为的影响,通过构建VAR向量自回归模型并进行格兰杰因果检验,确定了微博转发行为的心理语言影响因素,并进一步运用脉冲响应函数对转发行为进行了动态分析。【结果/结论】根据实证研究的结果,社会过程词和情感历程词对微博用户的转发行为具有一定的预测作用。

关键词：转发行为心理语言 VAR模型 liwc

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基于扩展liwc词典的微博用户人格计算

基于扩展LIWC词典的微博用户人格计算

作者：王世强厦门大学

学位级别：硕士

人格的生态化识别是自然语言处理和人工智能的重要内容和难点。然而,由于日常语言的多变性,且人格作为一种高级、抽象的心理特质,经典的情感分析方法或基于词典的人格模型算法的精确性大打折扣。因此,急需开发一种动态的语词计量方法来... 详细信息

人格的生态化识别是自然语言处理和人工智能的重要内容和难点。然而,由于日常语言的多变性,且人格作为一种高级、抽象的心理特质,经典的情感分析方法或基于词典的人格模型算法的精确性大打折扣。因此,急需开发一种动态的语词计量方法来改进人格预测模型。基于语词计量的文本分析(liwc)在中文信息处理和心理学中有着广泛的使用和丰富的成果,然而liwc词典只有6547个词,与日常使用的词语相比,仅占很小一部分,并且互联网上每天都在涌现新的词语,liwc的局限性日益明显。本文旨在通过扩展liwc词典的方法来提高词典的覆盖度,使之适应不断变化的语言环境,进而提升对人格分析的准确度。在综合考虑liwc词典的特点和使用方式之后,本文使用两种方法来进行词典扩展。首先,在使用微博文本训练出的词向量中通过余弦相似度来扩展新词;其次,利用BERT模型进行扩展,将词典扩展问题抽象成对新词的多标签分类模型,采用OpenHowNet义原信息和词性标注信息作为输入,使用BERT模型完成由义原信息到标签信息的建模,结果显示模型准确率达到73%。进而,使用多种方法对利用扩展词典预测大五人格的效果进行验证,结果显示四个人格维度的预测效果都有提升。为了提高对人格的分析效果,在加入更多结构化特征的同时还使用BERT模型提取文本中非结构化的特征,完成对人格的精细化建模,在五个人格维度中有三个的维度的准确率超过了 70%。

关键词： liwc 人格 BERT 多标签