研讨会:数字奴隶Ilia afanasev,Elias Moncef Bounatrou,MaximilianGrübsch,Anna Jouravel,进入21st人文科学和社会科学中的研究机会和方法发生了巨大变化。大语言模型(LLM)的培训和伯特等变压器的发展(Devlin等人2019)或GPT家族(Brown等人al 2020)影响所有语言领域,特别是自然语言的处理(NLP),而斯拉夫语言学也不例外(请参见Nogolová等。 2023)。 本研讨会的目的是探索LLM对斯拉夫研究中问题和工作方法的影响。 Regina Guzaerova(Justus-Liebig-universitätgießen)基于语料库的分析,对俄罗斯讲俄罗斯的媒体领域的政治正确性和新道德的概念这项研究探索了俄罗斯语言媒体领域的政治正确性和新道德的概念通过全面的基于语料库的分析。 使用先进的自然语言处理(NLP)技术与传统语料库语言方法一起研究,研究了这些概念如何被列入并已在近年来在俄罗斯媒体中发展。 该研究使用各种来源的多样化和代表性语料库,包括俄罗斯报纸,在线新闻平台,博客和社交媒体,跨越2010年至2024年。 情感分析评估了公众的态度和情感色调,揭示了媒体报道的发展方式。 2。Nogolová等。2023)。本研讨会的目的是探索LLM对斯拉夫研究中问题和工作方法的影响。Regina Guzaerova(Justus-Liebig-universitätgießen)基于语料库的分析,对俄罗斯讲俄罗斯的媒体领域的政治正确性和新道德的概念这项研究探索了俄罗斯语言媒体领域的政治正确性和新道德的概念通过全面的基于语料库的分析。使用先进的自然语言处理(NLP)技术与传统语料库语言方法一起研究,研究了这些概念如何被列入并已在近年来在俄罗斯媒体中发展。该研究使用各种来源的多样化和代表性语料库,包括俄罗斯报纸,在线新闻平台,博客和社交媒体,跨越2010年至2024年。情感分析评估了公众的态度和情感色调,揭示了媒体报道的发展方式。2。这个广泛的时间范围可以详细探讨与政治正确性和新道德有关的话语中的时间动态和转变。高级NLP技术,例如命名实体识别(NER)和主题建模标识语料库内的关键实体和基本主题。话语分析认真研究了媒体对政治正确性和新道德的框架,从而强调了政治取向和媒体类型的差异。结果提供了对术语频率,分布和上下文的见解,从而提供了对公共话语的细微理解。趋势说明了这些概念的演变,并与重大的社会政治事件相关。这项研究为全球政治正确性和不断发展的社会规范的全球表现形式的研究做出了贡献。通过关注讲俄语的背景,我们阐明了这些概念如何在特定的文化和语言领域中进行本地化,有争议和重新构想。我们的发现暗示了理解跨文化交流,媒体话语分析以及与社会正义和文化变革有关的思想的全球循环。Maksim Aparovich (KNOT Knowledge Research Group, Brno University of Technology), Volha Harytskaya, Vladislav Poritski, Oksana Volchek (independent scholar, Lithuania), Pavel Smrž (KNOT Knowledge Research Group, Brno University of Technology) Towards a GLUE-type benchmark for Belarusian Recent progress in language modelling gave rise to various kinds of natural language understanding benchmarks.其中许多类似于胶水[Wang等。2020]和波兰[Rybak等。2016a]及其后代超粘合剂[Wang等。2019b];特别是,此类基准可用于俄罗斯[Shavrina等。2020],但它们尚未用于一些较小的,相对较低的斯拉夫语言,这会阻碍LLMS中多语言能力的进一步发展。本演示文稿为东斯拉夫语言是白俄罗斯语的胶合型基准。基准包括五个专注于以下任务的新型数据集:1。句子级别的情感分析。具有正性和负极性(无中性)的句子是从主题上不同的在线资源中手动选择的,这些句子反映了现代书面白俄罗斯人的现实世界多样性。命名实体识别。数据集,源自通用依赖性中的BE_HSE语料库[Nivre等。2020; Shishkina&Lyashevskaya 2021],已根据通用指南进行注释[Mayhew等。2024]。