JonahBerger和OlivierToubia使用自然语言处理来了解推动学业成功的因素。作者分析了来自一所大型公立大学的20,000多篇大学申请论文，该大学吸引了来自不同种族、文化和经济背景的学生，发现写作的语义量或申请论文涵盖的内容可以预测大学表现，如下所示：以平均绩点衡量。

他们在PNASNexus上发表了他们的发现。

涵盖更多语义基础的论文预示着更高的成绩。同样，连续部分之间概念跳跃较小的论文预示着更高的成绩。

即使研究人员控制了SAT成绩、父母教育程度、性别、种族、大学专业、论文主题和论文长度等因素，这些趋势仍然存在。其中一些因素，例如父母的教育程度和学生的SAT成绩，编码了有关家庭背景的信息，这表明语义量和速度的语言特征不仅仅由社会经济地位决定。

作者表示，研究结果表明，思维形态，或者说人们表达和组织想法的方式，可以洞察他们未来可能取得的成功。

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