Relação Token Do Tipo Médio Móvel

Cortando o nó gordiano: o coeficiente de tipo-token da média móvel (MATTR). Este estimador tem a desvantagem de ser instável, tendendo a diminuir com o comprimento do texto (Baayen, 2008). Para evitar esse problema, o cálculo aplicado neste estudo é fornecido em (Covington amp McFall, 2010) ou (Popescu, 2009) que sugerem a adoção da média móvel. Resumo O resumo do resumo RESUMO: O presente artigo examina o estilo e a retórica dos dois principais candidatos (Hillary Clin-ton amp Donald Trump) durante as eleições presidenciais dos EUA de 2016. Para atingir esse objetivo, este estudo analisa a forma de comunicação oral com base em entrevistas e debates televisivos tanto nas eleições primárias quanto nas eleições gerais. Os discursos proferidos durante a campanha representam o gênero de comunicação escrita. Em oral, as lembras mais freqüentes indicam claramente uma ênfase no pronome I para ambos os candidatos, enquanto na escrita, o pronome que aparecemos com mais freqüência. De acordo com vários indicadores estilísticos gerais, Trump adota um estilo de comunicação simples e direto, preferindo frases curtas, evitando formulações complexas e empregando um vocabulário reduzido. Na forma oral, Trump freqüentemente usa frases verbais (verbos e advérbios) e pronomes enquanto Clinton é mais descritivo (mais substantivos e preposições). Nossa análise indica que, para ambos os candidatos, as formas orais baseadas em entrevistas ou debates televisivos presidenciais estão intimamente relacionadas. Como esperado, o gênero de texto escrito apresenta diferenças com a forma oral. Para Trump, no entanto, a diferença é claramente maior, retratando distintamente dois estilos de comunicação e retórica, um oral e um escrito. Os termos ou frases específicas associadas a cada candidato revelam seus tópicos e estilos característicos, como a repetição de expressões (symploces) e negatividade para Trump, com ênfase em impostos, imigração e trabalhadores, enquanto os discursos de Clintonx27s se concentram mais na educação e nos cuidados de saúde . Com base em listas de palavras predefinidas, este estudo indica que a retórica de Clintonx27s emprega mais palavras cognitivas enquanto as emoções negativas e os termos exclusivos ocorrem mais freqüentemente na idade verbi da Trumpx27s. Texto completo Artigo de dezembro de 2016 Jacques Savoy Jacques Savoyunine Ch quot Este estimador tem a desvantagem de ser instável, tendendo a diminuir com o comprimento do texto (Baayen, 2008). Para evitar este problema, uma melhor computação é fornecida em (Covington amp McFall, 2010) ou (Popescu, 2009), sugerindo tomar a média móvel. Adotamos essa técnica de computação. Quot Show abstract Hide abstract RESUMO: O presente artigo examina o estilo verbal e a retórica dos candidatos das eleições primárias presidenciais dos EUA de 2016. Para atingir esse objetivo, este estudo analisa as formas de comunicação oral utilizadas pelos candidatos durante os debates televisivos. Ao considerar as lembras mais freqüentes, os candidatos podem ser divididos em dois grupos, um usando mais freqüentemente o pronome I, e o segundo favorecendo mais o que nós (o que corresponde aos candidatos que deixam a corrida presidencial mais cedo). De acordo com vários indicadores estilísticos gerais, o candidato Trump claramente aparece como uma pessoa que adota um estilo de comunicação simples e direta, evitando formulação complexa e vocabulário. Do ponto de vista tópico, nossa análise gera um mapa que mostra as afinidades entre os candidatos. Esta investigação resulta na presença de três grupos distintos de candidatos. O primeiro com os democratas (Clinton, Ox27Malley e Sanders), e o segundo com três republicanos (Bush, Cruz, Rubio) e o último com o duo Trump e Kasich, com uma pequena distância, Paul. Os termos excessivamente utilizados e as frases típicas associadas a cada candidato revelam seus tópicos específicos, como imposto simples simples para Cruz, orçamento equilibrado para Kasich, negatividade com Trump ou críticas contra grandes corporações e Wall Street para Sanders. Texto completo Artigo novembro de 2016 quot Um grande número de índices de riqueza de vocabulário foi configurado na linguística no entanto, quase todos eles evidenciam uma dependência indesejável do comprimento do texto. Para evitar essa dependência em nossa análise, usamos a relação de tipo-token médio móvel (MATTR), proposta por Covington e McFall (2010), que foi experimentalmente comprovada como independente do tamanho do texto (ver). O MATTR é definido da seguinte forma. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: A pesquisa tem como objetivo investigar várias características dos endereços inaugural dos presidentes dos Estados Unidos. O objetivo do trabalho é observar os discursos presidenciais do ponto de vista dos índices de stylometria e descobrir se as circunstâncias políticas e históricas (guerras, crise financeira, ideologia, etc.) influenciam o estilo dos endereços inaugural, análogamente aos achados apresentados pelo ech ( 2014). Especificamente, a riqueza de vocabulário, a concentração temática e a atividade de texto são computadas. Esses três índices foram escolhidos especialmente devido a (a) sua alta eficiência de classificação automática de texto (análise de gênero, atribuição de autoria, etc.), (b) sua independência no comprimento do texto e (c) interpretação linguística simples. A combinação dos três métodos permite investigar o estilo dos discursos presidenciais particulares em uma visão abrangente linguisticamente abrangente e observar as tendências de desenvolvimento do gênero específico dos endereços inaugural durante os mais de 200 anos de história. O corpus compreende endereços inaugural de todos os presidentes dos EUA de George Washington a Barack Obama (57 textos no total). Artigo de texto completo em janeiro de 2016 Miroslav Kubt Radek echCutting the Gordian Knot: A proporção de tipo TypToken Ratio (TTR) da proporção de taxa média (TTR), ou o tamanho do vocabulário dividido pelo comprimento do texto (VN), é uma medida consagrada mas insatisfatória do lexical diversidade. O problema é que o TTR de uma amostra de texto é afetado pelo seu comprimento. Apresentamos um algoritmo para computação rápida de TTR através de uma janela em movimento que é independente do comprimento do texto e demonstramos que essa medida pode detectar mudanças dentro de um texto, bem como diferenças entre os textos. Informações adicionais sobre o autor Michael A. Covington Uma versão anterior deste artigo foi apresentada como um cartaz na Reunião Anual 2008 da Sociedade Linguística da América. O software Prototype para calcular MATTR está disponível em: ai. uga. educaspr. Agradecemos a Reinhard Khler por sugestões úteis. Joe D. McFall Jornal de Lingüística Quantitativa As pessoas também lêem Procurar revistas por assuntoCortando o Nó Gordiano: A Taxa de Tipo de Média Mover-Mover (MATTR) Cortando o Nó Gordiano: a Taxa de Taxa Motiva-média Tipox2013Token Ratio (MATTR) Typetoken ratio (TTR) ou vocabulário O tamanho dividido pelo comprimento do texto (VN) é uma medida consagrada, mas insatisfatória, da diversidade lexical. O problema é que o TTR de uma amostra de texto é afetado pelo seu comprimento. Apresentamos um algoritmo para computação rápida de TTR através de uma janela em movimento que é independente do comprimento do texto e demonstramos que essa medida pode detectar mudanças dentro de um texto, bem como diferenças entre os textos. Informações adicionais sobre o autor Michael A. Covington Uma versão anterior deste artigo foi apresentada como um cartaz na Reunião Anual 2008 da Sociedade Linguística da América. O software Prototype para calcular MATTR está disponível em: ai. uga. educaspr. Agradecemos a Reinhard Khler por sugestões úteis. Joe D. McFall As pessoas também lêem Revisões por assunto