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论计算文体学：挖掘文学文本......
按照解释学的思路，我们提出了一种通过从给定文本中提取相关模式来进行风格表征的知识发现过程，重点是风格的句法维度。这个知识发现过程包括两个主要步骤，一个顺序模式挖掘步骤，然后应用一些兴趣度度量。特别是，提取给定长度的所有可能的句法模式被提出作为在探索性场景中提取有趣特征的一种特别有用的方法。显然，模式的激增和人类难以理解大量结果是这种方法的主要障碍。因此，我们在这种情况下使用兴趣度度量来处理和减少如此大量的模式，以识别最相关的模式。我们建议对三种提出的兴趣度测量方法进行实验评估并报告结果，每种方法都基于不同的理论语言学和统计背景。
使用可解释的人工智能和文体特征检测和揭露人工智能生成的文本
摘要 — 近年来，人工智能 (AI) 极大地改变了人类活动的各个方面，包括文本创作。人工智能技术的进步使计算机能够生成与人类写作非常相似的文本，这引发了人们对错误信息、身份盗窃和安全漏洞的担忧。为了应对这些挑战，了解人工智能生成文本的潜在模式至关重要。本研究侧重于揭示这些模式，以建立区分人工智能生成文本和人类生成文本的道德准则。本研究通过阐明区分人类和机器生成文本的方法，为正在进行的人工智能生成内容讨论做出了贡献。该研究深入研究了音节数、单词长度、句子结构、功能词使用和标点符号比率等参数，以检测人工智能生成的文本。此外，该研究还整合了可解释人工智能 (xAI) 技术——LIME 和 SHAP——以增强机器学习模型预测的可解释性。该模型表现出色，准确率达到 93%。利用 xAI 技术，进一步揭示了 Herdan 的 C、MaaS 和 Simpson 指数等关键属性在分类过程中发挥了主导作用。
开源可穿戴 AI - 来自维基百科，免费...
遵循维基百科的文体准则，本文包含对现有和不存在术语的交叉链接和引用。现有术语和概念用蓝色超链接表示，可将读者引导至相应维基百科页面或参考资料中的真实信息。不存在或虚构的术语（据我们所知尚未确定）用紫色标识，类似于维基百科表示应该存在但尚未存在的页面的方式。有时，本文会出于文体目的引用维基百科的引用准则，例如“[需要引用]”。这种方法增强了文章与维基百科编辑准则的联系，并使用交叉引用来增强读者的理解和获取更多信息。
交易 - 伊斯坦布尔瑞典研究所
2019 年 10 月 10 日至 12 日，瑞典中央银行禧年基金会慷慨赞助了在伊斯坦布尔瑞典研究所举办的国际研讨会。研讨会原定名为“文体大师的接受：对叙利亚古代晚期超级英雄的重读和重塑”。我们非常感谢参加研讨会并为文体主义这一主题贡献知识和辩论的学者。这是一个有趣而难忘的时刻，在我们大多数人因疫情而隐居之前。从 2020 年开始的长期隐居导致该卷的开发延迟，但现在我们很高兴能够汇集这里介绍的大量研究。我们非常感谢与我们合作出版此书的贡献者，以及 Ingela Nilsson、Olof Heilo、Thomas Arentzen、Tonje Sørensen 和伊斯坦布尔瑞典研究所的工作人员以及 RJ 对这一举措的支持。
生成式人工智能与法院：它们相处得如何？
另一方面，GAI 可以根据统计概率，从大量文本数据集中汇总所有与“正当程序”相关的词汇，并按照适当的语法和文体规则排列句子和段落，从而创建一份总结“正当程序”概念的新文档。换句话说，GAI 可以撰写一份关于“正当程序”的备忘录。它不会列出法院判决或法律评论文章供阅读（除非有特别提示），而是创建一份看似对该主题的精雕细琢的文章。它可能会创建参考文献或脚注，其中看似引用了来源，但这些都是模仿引用，基于引用元素（名称、日期、法院、记者页码等）响应查询的统计概率。
约翰·基特斯（John Keats）诗歌中的爱的概念隐喻
摘要：对象征性语言的研究成为20世纪许多认知文体主义者的利益，并且达到了最大的强度，特别是与认知和心理过程有关的隐喻研究。人们使用不同类型的设备来传达其信息，包括隐喻。认知文流是一种重要方法，用于展示文学文本的歧义至高无上。此外，它集中于阅读过程以阐明含义。爱的隐喻尚未从认知文体的角度进行充分研究，尤其是在济慈的诗歌中。因此，当前的研究尝试发现，约翰·济慈（John Keats）的诗歌中如何表现出爱的概念隐喻？也就是说，对爱的隐喻概念化是否受认知过程影响？约翰·济慈（John Keats）的诗歌中，爱的概念隐喻的功能和情感影响是什么？因此，本研究旨在探索济慈诗歌中爱情的不同概念隐喻。此外，它试图显示语言，认知，情感和风格之间的关系，以理解爱的隐喻概念。它还阐明了某些认知过程的影响以及在识别这些概念隐喻方面的影响。采用了一种定性的描述方法来分析不同的隐喻概念。总的来说，该研究发现语言，认知和情感之间的关系与理解不同类型的隐喻概念及其风格效应之间的关系。此外，本研究是一种认知文艺学，它基于两种理论（认知风格和情感文章）的多模型应用，这些理论被用作应用Lakoff and Johnson的理论（1980）的设备。还表明，隐喻不仅被用作语音数字，而且还可以通过某些认知过程来理解和解释的思想问题。它还揭示了认知和心理过程，例如思想，注意力，感知都在识别不同的隐喻方面具有重要作用。
两种人工智能，或者如何不混淆客体和主体
以下文章是《跨学科科学评论》的文体实验，反映了作者所从事学科的个人研究议程和轨迹。跨学科研究通常源于个人在好奇心的驱使下偶然做出的特殊经历和决定，以及影响任何人职业生涯的实际偶然性。如果从一个人的视角跨越多个学科，这种反思不可能全面，而且肯定会暴露出知识上的差距和严谨性的缺失，而这些缺陷和缺失本可以在一个学科内得到纠正。提出这种个人议程的目的不是要明确，而是通过拉开学科边缘的松散线索来展开讨论。实验的主要目标是颠覆既定的学科观点，即使同样的问题可以在另一个领域得到更权威的解决。1
开放式飞机性能建模 - 代尔夫特理工大学存储库
2014 年秋天，我正在寻找一个能结合我的航空航天和计算机科学背景的博士学位论文主题。代尔夫特理工大学的一份提案中，“开放”、“数据挖掘”和“飞机”这些关键词引起了我的注意，我立即决定提交申请。半年后一个寒冷的春日早晨，我加入了代尔夫特理工大学的航空航天工程系。Hoekstra 教授和 Ellerbroek 博士热烈欢迎了我，并向我介绍了系里、同事、研究和 BlueSky 项目。第一天的最后一站——学院的 De Atmosfeer 酒吧——无疑证实了我的选择正确。这篇论文记录了我过去四年的进展和发现。它本质上回答了一个问题：我们如何使用开放数据来建模和估计飞机性能？大多数章节都基于我自 2016 年以来发表的期刊文章和会议论文集。我攻读博士学位的主要目标是……我的研究目标是建立一个开放的飞机性能模型。因此，这篇论文中产生的模型和工具是共享的，我很自豪其中一些开源工具已经被其他研究人员采用。这四年的旅程一开始似乎很长，但现在它接近终点线，感觉时间短了很多。我要感谢我的推动者 Hoekstra 教授和 Ellerbroek 博士，他们给予了我极大的支持和宝贵的指导。我要感谢 Blom 教授和 Ir. Vû，他们提供了很好的想法并共同撰写了这篇论文的一些章节，也要感谢我的博士委员会成员对这篇论文的有益评论和建议。我还要感谢控制与模拟系的所有同事，特别是感谢我们在咖啡角分享的所有鼓舞人心的哲学对话。最后要感谢我的妻子玛丽，她花了很多时间校对我的论文和这篇论文的文体，并改进了文体。最后，我觉得她可能已经秘密掌握了所有这些 ADS-B 知识。就我个人而言，我非常感谢父母从小就对我追求科学的热爱、支持和鼓励。在我攻读博士学位期间，我也非常幸运地爱上了玛丽并与她结婚，并迎来了我的儿子威廉。
经合组织发展中心
我特别感谢发展中心研究主管 Colin I. Bradford, Jr.，他提出了撰写综合论文的想法，提供了起草论文所需的条件，并花费了大量时间来监督这项工作。当然，我要感谢项目负责人 Dieter Ernst 和项目首席顾问 David O'Connor，感谢他们对早期草稿的批评和改进。我还受益于 Olivier Bouin、Marcos Bonturi、Carliene Brenner、Ian Goldin 和 Charles Oman 的评论。此外，经合组织科学、技术和工业司首席行政官 Graham Vickery 的评论非常有建设性。特别感谢 Charles Lee，他对许多文体改进非常有帮助。研究协助由 Antonio Botelho、Halvor Nafstadt、Catherine Baudin、Maud Bruce 和 Henning Fiedler 提供。发展中心谨对意大利政府提供的宝贵财政支持表示感谢。