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话语-Aphasiabank
话语是交流的根本重要方面，而话语的产生提供了有关语言能力的丰富信息。失语症通常以多种方式影响产生话语的能力。全面的失语症评估，例如Western Aphine Reversed Revered（WAB-R）是时间和资源密集的。我们检查了话语措施是否可以用于估计WAB-R APHASIA商（AQ），以及这是否可以作为一种生态有效，资源较低的措施。我们使用了三个涉及展览（图片描述），故事叙事和程序性话语的Aphineabank提示，使用了从话语任务中提取的功能。这些功能用于训练机器学习模型以预测WAB-R AQ。我们还比较了模型并将模型与结构性神经成像中的病变位置信息相提并论。我们发现，基于话语的模型可以很好地估计AQ，并且它们基于病变功能优于模型。在话语特征中添加病变特征并不能大大改善话语模型的性能。检查最有用的话语特征的检查表明，不同的及时类型对语言的不同方面征税。这些发现表明，话语可用于估计失语症的严重性，并提供对不同类型的话语提示引起的语言内容的见解。
话语和偏见
本章讨论了在研究种族偏见与其在话语中的表现之间的关系时的一些理论和方法问题。本讨论的背景是一个研究项目，该项目涉及种族主义在话语和交流中的再现，特别是在日常对话（Van Dijk，1984，1987a）、报刊新闻报道（Van Dijk，1983，1988a）和教科书（Van Dijk，1987b）的背景下。这个研究项目的基本假设是，种族偏见主要是通过白人主导群体成员之间的各种话语交流而获得、分享和合法化的。这一假设意味着，对少数民族话语的系统分析可以为种族主义的两个基本方面提供重要的见解。首先，话语分析可以告诉我们一些关于种族偏见的认知表征的内容和结构，以及它们在说话或写作过程中加工的特性。其次，这样的分析可以让我们准确地理解白人群体成员在交流互动中如何有说服力地向其他内群体成员传达这种种族偏见，以及种族偏见如何在主导群体中传播和共享。
对话话语作为一代人解析
话语分析研究文档中的句子orga-nibibal，旨在揭示其潜在的结构信息。关于对话话语解析的现有作品主要使用仅编码模型和复杂的De-编码策略来提取结构。尽管大型语言模型（LLMS）的最新进展，但直接将这些模型应用于解剖学解析还是具有挑战性的。为了充分利用LLM中丰富的语义和话语知识，我们建议使用文本到文本范式将分析转变为一代任务。我们的方法是直觉的，不需要修改LLM体系结构。对STAC和Molweni数据集的实验结果表明，诸如T0之类的序列模型可以很好地表现。值得注意的是，我们改进的基于过渡的序列到序列系统在Molweni上实现了新的最新性能。此外，我们的系统可以生成更丰富的话语结构，例如图形，而以前的方法主要限于树木。1
社交媒体上的反疫苗言论
摘要：随着反疫苗运动在世界范围内蔓延，本文讨论了卫生专业人员、传播者和政策制定者越来越迫切地需要了解社交媒体上疫苗错误/虚假信息的性质。对 2019 年英国发布的 4511 条与疫苗相关的推文进行逐一编码，结果显示有 334 条反疫苗推文。我们的分析表明：(a) 反疫苗推特用户本身就非常活跃，并且网络覆盖面很广；(b) 反疫苗信息往往关注疫苗接种的“有害”性质，主要基于个人经验、价值观和信仰，而不是确凿的事实；(c) 匿名性对发布的反疫苗内容的类型没有影响，但对此类内容的数量有影响。反疫苗接种的传播举措应 (a) 与技术平台密切合作，打击匿名反疫苗推文； (b) 重点从三个主要领域（按重要性排序）打击虚假信息：疫苗的医疗性质、认为疫苗接种是操纵和控制金钱和权力的工具的观念，以及反对强制接种疫苗的“健康选择自由”言论；(c) 超越常见的事实措施（例如检测、标记或删除虚假新闻），解决由个人记忆、价值观和信仰引起的情绪。
挪威案例中的话语联盟
向循环经济 (CE) 的过渡仍然是一个可预见的未来，但实现这一目标还有替代途径。大多数关于循环经济的研究都是关于生产和可持续发展的技术方法和解释的规范性研究。然而，对循环经济的批判性评论有助于理解循环经济的出现受到当前主导目标的限制。作为一组想象的未来，循环经济的愿景是在话语实践中产生和分享的。我们假设，关于循环经济的替代话语的存在源于与当前主导目标的一致或分歧。绿色增长在欧洲关于循环经济的话语中占据主导地位。在本研究中，我们介绍了挪威特伦德拉格地区新兴循环经济的实证案例。本案例使用通过采访公共和私营部门（营利性和非营利性组织）的受访者收集的定性数据。这些访谈的分析涉及使用话语联盟框架作为一种方法。我们确定了三个话语联盟：1）废物即资源：更好的产品设计和废物分类技术使回收更加高效的愿景。2）共享经济：工业共生的愿景，以及共享、再利用和产品维修方面的本地商业服务的新商业模式。3）减少个人消费：个人生活方式变化的愿景，加上本地服务和技能获取/转移以供再利用和维修。前两个与绿色增长的政治目标一致。第三个则与之不同，它质疑绿色增长的政治目标，并将重点放在减少个人消费上。我们发现，当关注实施绿色增长的目标时，绿色增长中存在话语竞争。根据这一发现，我们提出了一个问题：将绿色增长的政策目标转向减少个人消费会带来哪些技术实施和政治挑战。为了说明从减少消费中产生的替代绿色增长，我们根据实证案例的见解讨论了其含义。本文的主要贡献是提供证据和例子，说明一个新兴方面可以在 CE 中更突出地融入，并且需要一种不基于经济增长的立场。
构建AI话语的研究AI话语Twitter平台在肯尼亚和南非
人工智能（AI）已成为新闻报道和社交媒体话语的主要特征。新闻和社交媒体报道可以推动有关AI使用和影响态度的持续讨论。这项研究使用了混合方法（自动内容分析和手动编码）来在肯尼亚和南非的Twitter上建立AI的框架。分析主要集中于确定与AI不同类别中的AI国家中的推文和转发中的不同本地和区域叙事。这项研究证实了在分析的推文中使用来自本地和国际资源的数据来确定其真实性的索赔和一般性观点。分析了2016年至2021年之间发出的与AI有关的来自肯尼亚的256条推文，南非的516条推文。这些推文分为7种不同的组：（i）自动化和置换工作，（ii）教育，（iii）AI和开发，（iv）商业服务，（iv）健康，（v）健康，（vi）AI和治理，（vii）道德和法规，然后根据3个典型或负面的或中性的Tweet进行进一步分配。评估了这7个类别中编译的推文传达的情绪。研究结果表明，总的来说，仍然有一种乐观的看法，即对AI对解决肯尼亚和南非问题的可能影响的乐观观点。在大多数情况下，不同类别的负面情感和积极情绪的差异大部分偏向于肯尼亚对特定主题的积极情绪，而不是南非。最后，在这些推文中拥护积极和消极的情绪，即使地面现实不支持这些关注点，也反映了全球北国国家的情感。
探索人工智能话语对学生的...
近年来，人工智能 (AI) 技术取得了重大进展，渗透到教育环境中并改变了学校的教学过程 (Costello, 2022)。为了跟上人工智能的发展，当代人必须参与人工智能话语，而人工智能话语与现实中的各种文化元素交织在一起。了解这一话语可以深入了解为人工智能做准备和应对当前教育挑战所必需的生活方式调整。教育领域越来越认识到人工智能的重要性，因为它已被证明对教学和课堂管理有益 (Tyagi, 2020)。尽管关于人工智能进展的讨论非常广泛，但人们对人工智能在教育领域的了解甚少，尤其是从语言学习的角度来看，这凸显了了解学生使用人工智能技术的体验的必要性 (Carvalho 等人，2021)。本研究旨在弥合差距并揭示人工智能的教育观点。为了理解话语的更广泛社会背景，过去基于语料库的研究整合了对作家、读者和学术专家的访谈和焦点小组讨论的分析 (Hyland, 2000)。例如，Hyland 通过结合焦点小组、非结构化访谈和基于话语的学科专家访谈，扩展了传统的文本话语分析，促进了对特定书面作品的深入讨论和对其修辞效果的评估（Biber 等人，2007 年）。此外，虽然人工智能通常是从技术角度进行研究的，但本研究将人工智能本身视为一种话语（AID），包括口头和书面话语（Carvalho 等人，2021 年）。因此，该研究旨在从学生和作者的角度分析人工智能话语，考虑其对教育、学生学习环境和表现的影响。
批判性话语研究和混合方法方法
CONTENTS ................................................................................... 3 1 CRITICAL DISCOURSE STUDIES: AN OVERVIEW ................................. 4 1.1 K EY TERMS AND CORE ASSUMPTIONS .................................................. 4 1.2 I NSPIRATIONS AND ORIGINS ........................................................... 5 1.3 I NTERDISCIPLINARITY ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 9 2.2 T RIANGULATION ..................................................................... 9 2.3 S MALL OR LARGE DATASETS ......................................................... 10 2.4 V ARIOUS SORTS OF DATA ............................................................ 11 2.5 D IFFERENT LEVELS OF DISCOURSE .................................................... 12 2.6 s ynchronic和惯性观点.....................................................................................................................................................................................................................................................................................
气候变化理论，叙述和话语
2024年6月24日至27日在“气候变化理论，叙述和话语：共享知识和实践”中的暑期学校针对来自不同学科的学生和研究人员，他们试图分享有关气候变化的方法，知识和良好实践的关键理论，叙述和叙述和叙事。它将为旨在调查气候变化如何传达，叙述和社会建构的学生和研究人员提供一个协作空间。因此，它将提供理论和方法论工具，以与人文和社会科学的相关研究对话，以识别语言，话语，叙事和多模式策略。暑期学校将在新出生的Interuniversity Center dis-4 Change的敬业下进行：气候变化和环境话语的研究，由Naples l'Orientale（行政总部）于2023年建立，博洛尼亚大学，博洛尼亚大学 - 巴里大学，巴里大学，米兰大学，萨洛尼诺大学，大学和大学。所有的讲座和会议都将在那不勒斯的Chiatamone 61/62，Naples。