基于措辞与选择的二维新闻标题框架审计研究（2022-2025）
该研究针对计算框架分析中常将操作简化为单一评分的问题，提出了一个分离措辞显著性框架与选择框架的二维分析体系。措辞显著性通过诱导性词汇、责任归咎、威胁框架及反问句四个维度衡量，选择框架则通过媒体层面的故事形态与高负荷分布衡量。研究利用三个大语言模型标注结合多数投票和人工仲裁，构建了包含10000条法语新闻标题的监督数据集并进行了系统验证。
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9月25日2026-09-25
用于提取西班牙语中英语借词的开源 Python 工具包 pylazaro
词汇借用是词典编纂和语料库语言学等数据密集型领域的重要研究课题，但现有标准文本处理工具库普遍缺乏该功能。本文推出了开源 Python 软件包 pylazaro，专注于从西班牙语文本中自动提取未同化的词汇借词（主要是英语借词）。该工具包整合了基于不同算法库训练的五个序列标注模型，并提供统一的调用接口，方便研究人员开展针对性的外来词检测与文本挖掘任务。
稀疏自编码器隐空间中作为涌现类别的词性结构研究
该研究探讨了稀疏自编码器（SAE）在解析语言模型内部表征时揭示的语言学结构。作者以词性（PoS）类别为受控实验案例，分析形态句法信息究竟是由单个隐特征还是结构化特征组所编码。实验表明，词性差异高度可从SAE激活中恢复，但并非简单的一对一隐变量映射，且该恢复能力无法归结为单纯的词汇记忆，同时开放类与封闭类词性在表征特性上存在显著差异。