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该研究利用RoBERTa掩码语言建模，在科幻与一般小说语料库中对man/woman/person进行掩码替换分析，发现两个语料库都存在跨性别二元的替换，但科幻展现出更强的性别可渗透性与去性别化倾向，为计算文学研究提供了可迁移的分析管线。
本文通过分析具备推理能力的LLM在评价从诺贝尔文学到论坛帖子的文本时的推理轨迹，提取这些模型关于文学质量的隐含理论，并通过系统性地降低文学段落质量来测试这些理论。模型对结构和语体的敏感度高于词汇。
本文采用结构主题建模，对1771年至1930年间150部经典小说进行分析，衡量男性气质形成的变化趋势，发现继承的地位和神圣权威在下降，而帝国/冒险和商业男性脚本在上升。