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中英文双语创作与中华文化传播--与加拿大华裔双语作家李彦的对话

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南方文坛 2017年第3期 49-54页

作者：蔡晓惠李彦南开大学外国语学院滑铁卢大学瑞纳森学院文化及语言研究系中文教研室孔子学院

蔡晓惠：李老师，我知道您是在1987年出国、到加拿大以后才开始文学创作的。英文小说Daughters of the Red Land（《红浮萍》）是您的第一部文学作品，您亲自操刀译写的中文版《红浮萍》也在2010年问世。您还发表了《雪百合》《羊群》... 详细信息

蔡晓惠：李老师，我知道您是在1987年出国、到加拿大以后才开始文学创作的。英文小说Daughters of the Red Land（《红浮萍》）是您的第一部文学作品，您亲自操刀译写的中文版《红浮萍》也在2010年问世。您还发表了《雪百合》《羊群》《嫁得西风》《海底》《尺素天涯》等一系列中英文作品，是少见的同时兼用中英文两种语言进行文学创作的双语作家。我注意到，您并不是文学专业科班出身：您在国内学的是新闻，出国以后在加拿大主修历史专业。您的专业背景对您的双语写作有影响吗？

关键词：文学创作加拿大中英文双语文化传播作家对话华裔

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基于提示学习的低资源藏文文本分类

中文信息学报 2024年第2期38卷 70-78页

作者：安波赵维纳龙从军中国社会科学院民族学与人类学研究所民族语言文化行为实验研究室北京100081 中国社会科学院中国少数民族语言研究中心北京100081 青海师范大学计算机学院省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室青海西宁810008

文本分类是自然语言处理的基础任务之一。标注数据不足一直是限制藏文及其他少数民族语言自然语言处理技术发展的重要原因,传统的深度学习模型对标注数据的规模有较高的要求。为解决这个问题,该文在大规模预训练语言模型的基础上,利用... 详细信息

文本分类是自然语言处理的基础任务之一。标注数据不足一直是限制藏文及其他少数民族语言自然语言处理技术发展的重要原因,传统的深度学习模型对标注数据的规模有较高的要求。为解决这个问题,该文在大规模预训练语言模型的基础上,利用提示学习实现低资源藏文文本分类,即使用不同的藏文预训练语言模型和提示模板开展藏文文本分类实验。实验结果表明,通过设计合理的提示模板等方式,提示学习能够在训练数据不足的情况下提升藏文文本分类的效果(48.3%),初步验证了提示学习在民族语言处理中的价值和潜力。但是,实验结果也反映出提示学习模型在处理部分类别时性能较差,且藏文预训练语言模型也有进一步提升空间。

关键词：藏文文本分类预训练语言模型提示学习小样本学习

文本强化与输入模态对汉语二语动名搭配类语块学习和文本阅读理解的影响

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世界汉语教学 2024年第1期38卷 126-140页

作者：宋贝贝贺媛河北大学文学院武汉设计工程学院公共基础课部文史教研室

本研究考察文本强化与输入模态对初级、中级水平汉语二语者动名搭配类语块学习和文本阅读理解的影响。研究发现:(1)与无文本强化相比,文本强化体现出显著的促学优势。在语块形式识别测试中,无论即时后测还是延时后测,均发现了文本强化... 详细信息

本研究考察文本强化与输入模态对初级、中级水平汉语二语者动名搭配类语块学习和文本阅读理解的影响。研究发现:(1)与无文本强化相比,文本强化体现出显著的促学优势。在语块形式识别测试中,无论即时后测还是延时后测,均发现了文本强化的促学作用;而在语块形式回忆测试中,未发现其促学作用。(2)与视觉单模态输入相比,视听多模态输入未体现出显著的促学优势。输入模态对语块学习的影响受到文本强化的调节。(3)文本强化未对文本阅读理解产生不利影响。(4)视听多模态输入对文本阅读理解具有显著的促进作用。输入模态对文本阅读理解的影响受到文本强化、汉语水平的调节。

关键词：文本强化输入模态汉语水平语块学习阅读理解

基于认知框架的多维融合作文拟人辞格自动识别方法

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数据分析与知识发现 2024年

作者：张凯吕学强首都师范大学中国语言智能研究中心北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室

[目的]以ChatGPT为代表的语言模型，在中文情感、辞格识别及生成任务中仍存在不足。本文以拟人为无标范畴的辞格代表，探索多维融合的识别策略，对中文修辞计算具有借鉴意义。[方法]本文依据依存句法理论，通过认知框架构建拟人辞格生... 详细信息

[目的]以ChatGPT为代表的语言模型，在中文情感、辞格识别及生成任务中仍存在不足。本文以拟人为无标范畴的辞格代表，探索多维融合的识别策略，对中文修辞计算具有借鉴意义。[方法]本文依据依存句法理论，通过认知框架构建拟人辞格生成与理解认知模型，提出一种多特征融合的拟人辞格自动识别算法（WPGBA），该方法对修辞文本的词向量、语法向量、词性向量、上下文语义等多维特征分别表征与融合，使用K12阶段语文教材作为实验数据。[结果]通过WPGBA网络完成自动识别模型训练，实验显示该方法在进行识别实验中准确率达到90.40%，召回率87.58%，F1值88.65%，相较实验组其他方法准确率最少6.2%的提升。[局限]在进行篇章阅读理解、语言能力评测等实际应用时会出现新的复杂句，因为实验数据集规模有限，算法泛化能力受到制约。[结论]从认知角度出发设计的表意特征与上下文语义特征融合策略，对无标范畴中拟人辞格具有较好识别效果。

关键词：认知框架理论辞格识别拟人生成与识别模型修辞计算

数智时代短视频助力中华文明国际传播的内在逻辑与创新路径

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同方期刊数据库

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中国编辑 2024年第3期 4-10页

作者：段鹏彭晨北京语言大学语言认知科学教育部重点实验室中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室

数智时代的到来,为中华文明国际传播提供了新的机遇。作为一种新兴的传播形式,短视频具有传播速度快、受众基数大、互动参与性强等特点,为中华文明的国际传播提供了新的渠道。本文从内在逻辑、呈现方式和创新路径三个方面对短视频推动... 详细信息

数智时代的到来,为中华文明国际传播提供了新的机遇。作为一种新兴的传播形式,短视频具有传播速度快、受众基数大、互动参与性强等特点,为中华文明的国际传播提供了新的渠道。本文从内在逻辑、呈现方式和创新路径三个方面对短视频推动中华文明的国际传播展开全面分析,提出从调动多元内容创作力量、把握中华文明突出特性、优化话语表达方式、发挥算法推荐作用、推动传播平台多元化等方面,以短视频助力中华文明国际传播的创新路径,以期更好地借助短视频平台推动中华文明走向世界。

关键词：习近平文化思想短视频中华文明突出特性中华优秀传统文化国际传播

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面向机器阅读理解的高质量藏语数据集构建

中文信息学报 2024年第3期38卷 56-64页

作者：孙媛刘思思陈超凡旦正错赵小兵中央民族大学信息工程学院北京100081 国家语言资源监测与研究少数民族语言中心北京100081 民族语言智能分析与安全冶理教育部重点实验室北京100081

机器阅读理解是通过算法让机器根据给定的上下文回答问题,从而测试机器理解自然语言的程度。其中,数据集的构建是机器阅读理解的主要任务之一。目前,相关算法模型在大多数流行的英语数据集上都取得了显著的成绩,甚至超过了人类表现。但... 详细信息

机器阅读理解是通过算法让机器根据给定的上下文回答问题,从而测试机器理解自然语言的程度。其中,数据集的构建是机器阅读理解的主要任务之一。目前,相关算法模型在大多数流行的英语数据集上都取得了显著的成绩,甚至超过了人类表现。但对于低资源语言,由于缺乏相应的数据集,机器阅读理解研究尚处于起步阶段。该文以藏语为例,人工构建了藏语机器阅读理解数据集(TibetanQA),其中包含20000个问题答案对和1513篇文章。该数据集的文章均来自云藏网,涵盖了自然、文化和教育等12个领域,问题形式多样且具有一定的难度。另外,该数据集在文章收集、问题构建、答案验证、回答多样性和推理能力等方面,均采用严格的流程以确保数据的质量,同时采用基于语言特征消融输入的验证方法说明了数据集的质量。最后,该文初步探索了三种经典的英语阅读理解模型在TibetanQA数据集上的表现,其结果难以媲美人类,这表明藏语机器阅读理解任务还需要更进一步的探索。

关键词：机器阅读理解低资源语言藏语数据集

基于GraphSAGE网络的藏文短文本分类研究

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中文信息学报 2024年第9期38卷 58-65页

作者：敬容杨逸民万福成国旗于洪志马宁西北民族大学语言与文化计算教育部重点实验室甘肃兰州730030 西北民族大学甘肃省民族语言智能处理重点实验室甘肃兰州730030 大连市气象局大连市气象信息中心辽宁大连116000

文本分类是自然语言处理领域的重要研究方向,由于藏文数据的稀缺性、语言学特征抽取的复杂性、篇章结构的多样性等因素导致藏文文本分类任务进展缓慢。因此,该文以图神经作为基础模型进行改进。首先,在“音节-音节”“音节-文档”建模... 详细信息

文本分类是自然语言处理领域的重要研究方向,由于藏文数据的稀缺性、语言学特征抽取的复杂性、篇章结构的多样性等因素导致藏文文本分类任务进展缓慢。因此,该文以图神经作为基础模型进行改进。首先,在“音节-音节”“音节-文档”建模的基础上,融合文档特征,采用二元分类模型动态网络构建“文档-文档”边,以充分挖掘短文本的全局特征,增加滑动窗口,减少模型的计算复杂度并寻找最优窗口取值。其次,针对藏文短文本的音节稀疏性,首次引入GraphSAGE作为基础模型,并探究不同聚合方式在藏文短文本分类上的性能差异。最后,为捕获节点间关系的异质性,对邻居节点进行特征加权再平均池化以增强模型的特征提取能力。在TNCC标题文本数据集上,该文模型的分类准确率达到了62.50%,与传统GCN、原始GraphSAGE和预训练语言模型CINO相比,该方法在分类准确率上分别提高了2.56%、1%和2.4%。

关键词：图神经网络藏文文本分类 TNCC数据集

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增强提示学习的少样本文本分类方法

北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 1-12页

作者：李睿凡魏志宇范元涛叶书勤张光卫北京邮电大学人工智能学院北京100876 教育部信息网络工程研究中心北京100876 交互技术与体验系统文化和旅游部重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

针对少样本文本分类任务,提出提示学习增强的分类算法(EPL4FTC)。该算法将文本分类任务转换成基于自然语言推理的提示学习形式,在利用预训练语言模型先验知识的基础上实现隐式数据增强,并通过两种粒度的损失进行优化。为捕获下游任务中... 详细信息

针对少样本文本分类任务,提出提示学习增强的分类算法(EPL4FTC)。该算法将文本分类任务转换成基于自然语言推理的提示学习形式,在利用预训练语言模型先验知识的基础上实现隐式数据增强,并通过两种粒度的损失进行优化。为捕获下游任务中含有的类别信息,采用三元组损失联合优化方法,并引入掩码语言模型任务作为正则项,提升模型的泛化能力。在公开的4个中文文本和3个英文文本分类数据集上进行实验评估,结果表明EPL4FTC方法的准确度明显优于所对比的基线方法。

关键词：预训练语言模型少样本学习文本分类提示学习三元组损失

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构建我国少儿出版品牌国际传播矩阵:产业要素、现实基础、创新路径

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出版广角 2024年第5期 21-26页

作者：王壮陆贵曦卢明嘉北京语言大学英国华威大学

中国少儿出版走出去作为文化走出去的重要组成部分,承担着建设文化强国、提升中国国际话语权的重要使命,而国际品牌体系的构建能够增加我国少儿出版产业在国际市场上的竞争优势,提升少儿出版的国际传播效能。构建我国少儿出版品牌国际... 详细信息

中国少儿出版走出去作为文化走出去的重要组成部分,承担着建设文化强国、提升中国国际话语权的重要使命,而国际品牌体系的构建能够增加我国少儿出版产业在国际市场上的竞争优势,提升少儿出版的国际传播效能。构建我国少儿出版品牌国际传播矩阵要遵循多维度、多要素原则(包括三个维度的各类产业要素品牌),要把握其在不同阶段的国际传播特征,基于现实基础抓住新时期品牌矩阵国际传播的机遇与挑战,从知识观、全局观、多元观、科技观和人才观五大方面探索创新路径,为实现中国少儿出版走出去高质量发展作出贡献。

关键词：品牌构建国际传播少儿出版走出去