本文介绍了斯拉夫南部语言空间中的多语言网络语料库，包括斯洛文尼亚、克罗地亚、波斯尼亚、黑山、塞尔维亚、马其顿和保加利亚。该语料库包含了来自2600万个文档的130亿个文本标记，并通过多语言X-GENRE分类器增强了文档级别的体裁信息。经过体裁分析发现，各语言社区的经济实力是最主要的体裁类别变化的解释。

本文介绍了一种创新的掩码方法，利用流派和主题信息来定制语言模型以适用于专业领域。该方法通过对词语进行排名，优先选择重要性高的词进行掩码处理。实验证明该方法在法律领域的有效性，并提供免费使用的预训练语言模型和代码。

该研究提出了一种新的神经模型，能够动态跟踪论证对话中主题和话语变化对说服力的影响。实验证明该模型能有效辨别具有说服力的论证，并发现主题和话语对说服力有帮助。然而，优秀的话语风格可能会在社交媒体争议中引起偏见。