أن تكون شركاء محادثة جيدة، يجب تدريب أنظمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على إنتاج كلمات مفيدة بشكل سياق. حقق العمل المسبق في تدريب أنظمة NLP بالأهداف القائمة على الاتصالات، حيث يقف المستمع العصبي كشريك اتصال. ومع ذلك، فإن هذه الأنظمة تعاني عادة من الا
نجراف الدلالي حيث تتلاشى اللغة المستفادة جذريا من اللغة الطبيعية. نقترح طريقة تستخدم سكان المستمعين العصبيين لتنظيم تدريب المتكلم. نوضح أولا أن الانجراف اللغة ينشأ من معايرة عدم اليقين الفقيرة لمستمع عصبي، مما يجعل تنبؤات عالية اليقين على جمل الرواية. نستكشف من مجموعات المستمعين الفرقة والمقرها الفرقة والتسرب والعثور على أن النتائج السابقة في تحسين كمية عدم اليقين بشكل أفضل. نقيم كل من الأهداف القائمة على السكان بشأن الألعاب المرجعية، وإظهار أن طريقة الفرقة مع معايرة أفضل تمكن المتحدث من توليد الكلام البراغماتية مع التحول إلى مفردات كبيرة وتعميم للألعاب والمستمعين الجديدة.
التأطير له تأثيرات كبيرة ولكن خفية على الرأي العام والسياسة.نقترح إطار NLP لقياس إطارات التركيز للكيان.نستخدمها لفهم التغطية الإعلامية حول أعمال عنف الشرطة في الولايات المتحدة في إطارات أعمال عنف جديدة من أعمال شرطة تضم 82 ألف مقالة إخبارية تمتد من ع
مليات قتل الشرطة 7K.لا يكشف عملنا عن أكثر من عشرة أجهزة تأطير ويكشف عن اختلافات كبيرة في طريقة تأكيد مصادر الأخبار الليبرالية والمحافظة مسألة أعمال عنف الشرطة والكيانات المعنية.تؤكد مصادر محافظة متى تكون الضحية مسلحة أو مهاجمة ضابط وأكثر عرضة للإبلاغ عن السجل الجنائي للضحية.تركز المصادر الليبرالية أكثر على الظلم النظامي الأساسي، مما يبرز عرق الضحية وأنهم غير مسلحين.نكتشف المسامير المؤقتة في هذه الإطارات الظلم بالقرب من أحداث إطلاق النار رفيعة المستوى، وأخيرا، نعرض حجم الاحتجاج يرتبط بقرارات تأطير وسائل الإعلام وتسبقها.
