Criticism of Narrative Ethics in Chinese New Century Literature: a Cluster Analysis of AI Perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
From the perspective of artificial intelligence (AI), this paper explores the application and impact of cluster analysis in the criticism of narrative ethics in Chinese new century literature. Utilizing AI paper processing technology, a large amount of literary text data is quickly obtained and processed, and a knowledge map of narrative literary works is constructed. Meanwhile, a clustering algorithm is used to divide the keywords of literary works into cluster classes to improve the efficiency of rapid literary analysis. The regression model is used to evaluate the effect of the cluster analysis method in the AI perspective on the ethical criticism of literary narratives. The accuracy, recall, and F1 value of the two AI techniques selected in this paper in the classification of literary text themes, keywords, and emotions are 85% to 90%, which is higher than the comparison methods, and combined with the clustering algorithm, the keyword categories of the literary text can be obtained quickly and precisely. In addition, by constructing a knowledge graph, this paper can help users grasp the character relationships in literary texts more clearly and assist in ethical criticism. The investigators are highly satisfied with the method of this paper, the average rating of each dimension is between 4.09 and 4.7, and the method has a significant contribution to the effect of ethical criticism of literary narratives.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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