China’s Stance on Rohingya Refugees Issues in The Local Newspaper Through Corpus Sentiment Classification
Notice bibliographique
Résumé
The predicament of the Rohingya refugees has garnered significant attention in China. The present study scrutinises the newspaper's language alignment to the representation of China’s stance on the Rohingya refugees. The primary objectives are twofold: firstly, to analyse the top ten salient nouns, verbs, and adjectives, and secondly, to evaluate the sentimentality of the aforementioned salient vocabulary and phrases. The present study employs a mixed-method approach with a corpus-driven research design. The corpus was procured from China Daily, comprising a total of 78 newspaper reports with 24,769 words and 1,013 sentences. The utilisation of Sketchengine and Atlas.ti, was selected. A wordlist of vocabulary has been produced for top ten salient nouns, verbs, and adjectives. The vocabulary was compared with the British National Corpus for keywords. Subsequently, the keywords were employed for trigrams and qualgrams. The presented materials consisted of concordances pertaining to phrases. The results were analysed sentimentally. The top ten salient nouns, verbs, and adjectives included Myanmar, people, Rohingya, be, have, say, more, human, and international. Then, keywords were compared to the reference corpus to select significant trigrams and qualgrams produced by Myanmar, Rohingya, migrants, Bangladesh and humanitarian. Sentimental analysis was performed on 60 linguistics items. Referring to the findings, the nation of China had a neutral stance. The findings suggest that scholars and politicians may benefit from a more empirical approach to analysing a nation’s stance, as opposed to relying solely on subjective interviews, as reported language can serve as a factual basis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».