MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2745891058 · doi:10.3968/9780

Research on Features of Chatroom Netspeak From a Stylistic View

2017· article· en· W2745891058 sur OpenAlexvenueno aff
Dezhi Wang, Shasha Wang

Notice bibliographique

RevueStudies in literature and language · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Communication and Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsVariety (cybernetics)PolitenessComputer scienceGrammarMeaning (existential)PublicitySystemic functional grammarAnticipation (artificial intelligence)SociologyPsychologyArtificial intelligencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development and popularization of Internet, the appearance of computer mediated communication (CMC) has generated a new variety of language—netspeak, which received a wide publicity in modern linguistics. This paper focuses on the features of netspeak. Firstly, it gives an introduction of its background. Secondly, it discusses its features by employing a lot of examples from English and Chinese. In this part, this paper makes the analysis from the view of stylistics, focusing on phonological, lexical, syntactical and discoursal aspects. Special mention is given here to some differences and similarities found in English netspeak and Chinese netspeak. Thirdly, the great influence of netspeak on written language is involved, which reflects in morphology, meaning, grammar and the degree of politeness. Finally, a conclusion of the features of netspeak is given as well as a reasonable anticipation of its tendency. Lacking in the knowledge of the stylistic features of netspeak, chitchat on line will result in failure in communication. Therefore, this paper, through the systematic analysis on netspeak, aims at revealing its distinctive features and getting netizens to communicate better. As the cyber culture is evolving, netspeak is also changing, which will generate more new features. The study on netspeak needs further analysis and it is never ended.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStudies in literature and languageMême sujetDigital Communication and LanguageTravaux en français237 207