通过计算工具与文学风格互动

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风格是写作的一个重要方面，影响着读者如何解读和参与文学作品。然而，对于大多数人来说，风格很难精确表达。尽管用户经常与具有明确定义指标的计算文字处理工具（如拼写和语法检查器）进行交互，但风格是一个明显更为复杂的概念。本文中，我们提出了一种计算技术来帮助揭示书面文本中的风格。我们收集了一个众包的人类风格判断数据集，通过在此数据上训练神经网络来推导出风格模型，并提出了在广泛文学作品中可视化和浏览风格的新应用，以及一个具有实时风格反馈的交互式文本编辑器。我们通过用户研究来探讨这些交互式风格应用，并讨论了启用这种新颖风格方法的潜在影响。