Применение психофизиологического инструментария для оценки согласованности в разметке тональности текстов с переключением кода на основе романа Сергея Минаева
DOI:
https://doi.org/10.33910/2687-0223-2023-5-1-37-45Ключевые слова:
2B-PLS, переключение кода, именованные сущности, анализ тональности, Сергей Минаев, извлечение информации из текстов, извлечение знаний из текстовАннотация
Переключение кода — это явление, при котором в одном и том же сообщении используются два или более языка. В настоящее время в социальных сетях, дискурсе IT-специалистов и билингвов довольно часто можно встретить сообщения на смешанных языках. Этот языковой феномен представляет собой проблему для ряда задач обработки естественного языка, включая анализ настроений.
В данной статье изучается согласованность разметки тональности текстов с переключением на латиницу экспертами с помощью инструментов, которые показали высокую эффективность в междисциплинарных исследованиях. К числу таких методов относится 2B-PLS, обеспечивающий дополнительные возможности для анализа современных экспериментов в нейролингвистике, психофизиологии и других областях наук.
Для примера был выбран роман Сергея Минаева «The Телки. Повесть о ненастоящей любви», который был издан в 2008 году. Были выбраны 100 предложений, как из речи автора, так и из диалогов персонажей, содержащие в себе слова, написанные на латинице. Из предложений был собран и размечен датасет в формате CSV для дальнейшего построения модели.
Параметрами для 2B-PLS анализа послужили результаты экспертной оценки тональности выбранных предложений: количество сущностей на латинице и всего во фразе соответственно, согласованность в оценках экспертов позитивной, негативной и нейтральной тональностей, признаки категорий сущностей на латинице Локация, Персона, Время/Дата, Бренд, Организация, Модель, незначащая сущность соответственно.
2B-PLS анализ показал возможность анализа согласованности оценок тональность фразы экспертами в зависимости от знаний, извлеченных из предложений: именованных сущностей и другой статистики. На согласованность оценок экспертов влияет не только сама категория сущностей, но и тональность фразы, а также общее количество сущностей и сущностей на латинице во фразе.
Полученные результаты соотносятся с теоретическими исследованиями.
Библиографические ссылки
Agarwal, P., Sharma, A., Grover, J. et al. (2017) I may talk in English but gaali toh Hindi mein hi denge: A study of English-Hindi code-switching and swearing pattern on social networks. In: 9th International Conference on Communication Systems and Networks (COMSNETS). Bengaluru: [s. n.], pp. 554–557. https://doi.org/10.1109/COMSNETS.2017.7945452 (In English)
Aguilar, G., AlGhamdi, F., Soto, V. et al. (2018) Named entity recognition on code-switched data: Overview of the CALCS 2018 shared task. In: Proceedings of the Third Workshop on computational approaches to linguistic code-switching. Melbourne: [s. n.], pp. 138–147. (In English)
Akishev, T. (2020) The syntax of Kazakh-Russian intrasentential code-switching in reported clauses. Language. Text. Society, vol. 7, no. 1. [Online]. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/the-syntax-of-kazakh-russian-intrasentential-code-switching-in-reported-clauses (accessed 22.12.2022). (In English)
Burdygina, M. (2021) Code-switching (Russian—English) in the discourse of IT-specialists from Moscow. Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences, vol. 14, no. 10, pp. 1581–1591. https://doi.org/10.17516/1997-1370-0841 (In English)
Gaizauskas, R., Wakao, T., Humphreys, K. et al. (1995) University of Sheffield: Description of the LaSIE system as used for MUC-6. In: MUC6’95: Proceedings of the 6th conference on Message understanding. [S. l.]: History Publ., pp. 207–220. https://doi.org/10.3115/1072399.1072418 (In English)
Kovaleva, V. Yu., Pozdnyakov, A. A., Litvinov, Yu. N., Efimov, V. M. (2019) Otsenka sopryazhennosti morfogeneticheskikh molekulyarno-geneticheskikh modulej izmenchivosti serykh polevok Microtus S.L. v gradientnykh usloviyakh sredy [Estimation of the conjugation between morphogenetic and molecular-genetic modules of gray voles Microtus S.L. variability along a climatic gradient conditions]. Ekologicheskaya genetika — Ecological Genetics, vol. 17, no. 2, pp. 21–34. https://doi.org/10.17816/ecogen17221-34 (In Russian)
Krivoshchekov, S. G., Nikolaeva, E. I., Vergunov, E. G., Prihodko, A. Yu. (2022) Multivariate analysis of indicators of inhibitory and autonomic control in orthostasis and emotional situations. Human Physiology, vol. 48, no. 1, pp. 20–29. https://doi.org/10.1134/S0362119721060050 (In English)
Kuleshova, D. (2020) Code-switching between English and Russian with Russian heritage speakers, born and raised in Russian-speaking families in the USA. Equity and Access for Language Learners, vol. 17, no. 1, pp. 44–65. https://doi.org/10.18060/24431 (In English)
Luo, T., Chen, S., Xu, G., Zhou, J. (2013) Sentiment analysis. In: Trust-Based Collective View Prediction. New York: Springer Publ., pp. 53–68. http://doi.org/10.1007/978-1-4614-7202-5_4 (In English)
Nadeau, D., Sekine, S. (2007) A survey of named entity recognition and classification. Lingvisticae Investigationes, vol. 30, no. 1, pp. 3–26. https://doi.org/10.1075/li.30.1.03nad (In English)
Najdenova, K. A., Nevzorova, O. A. (2008) Mashinnoe obuchenie v zadachakh obrabotki estestvennogo yazyka: obzor sovremennogo sostoyaniya issledovanij [Machine learning for natural language processing: Contemporary State]. Uchenye zapiski Kazanskogo universiteta. Seriya: Fiziko-matematicheskie nauki — Proceedings of Kazan University. Physics and Mathematics Series, vol. 150, no. 4, pp. 5–24. (In Russian)
Naiditch, L. (2000) Code-switching and -mixing in Russian-Hebrew bilinguals. Studies in Slavic and General Linguistics, vol. 28, pp. 277–282. (In English)
Nikolaeva, E. I., Efimova, V. L., Vergunov, E. G. (2022) Integration of vestibular and auditory information in ontogenesis. Children, vol. 9, no. 3, article 401. https://doi.org/10.3390/children9030401 (In English)
Padmaja, S., Fatima, S., Bandu, S. et al. (2020) Sentiment extraction from bilingual code mixed social media text. In: K. Raju, R. Senkerik, S. Lanka, V. Rajagopal (eds.). Data Engineering and Communication Technology. Proceedings of 3rd ICDECT-2K19. Advances in Intelligent Systems and Computing. Vol. 1079. Singapore: Springer Publ., pp. 707–714. https://doi.org/10.1007/978-981-15-1097-7_59 (In English)
Patra, B. G., Das, D., Das, A. (2018) Sentiment analysis of code-mixed Indian languages: An overview of SAIL_code-mixed shared task @ICON-2017. [Online]. Available at: https://arxiv.org/pdf/1803.06745.pdf (accessed 22.12.2022). (In English)
Polunin, D., Shtaiger, I., Efimov, V. (2019) JACOBI4 software for multivariate analysis of biological data. bioRxiv. [Online]. Available at: https://doi.org/10.1101/803684 (accessed 19.11.2022). (In English)
Rännar, S., Lindgren, F., Geladi, P., Wold, S. (1994) A PLS kernel algorithm for data sets with many variables and fewer objects. Part 1: Theory and algorithm. Journal of Chemometrics, vol. 8, no. 2, pp. 111–125. https://doi.org/10.1002/cem.1180080204 (In English)
Rohlf, F. J., Corti, M. (2000) Use of two-block partial least-squares to study covariation in shape. Systematic Biology, vol. 49, no. 4, pp. 740–753. https://doi.org/10.1080/106351500750049806 (In English)
Savostyanov, A. N., Vergunov, E. G., Saprygin, A. E., Lebedkin, D. A. (2022) Validation of a face image assessment technology to study the dynamics of human functional states in the EEG resting-state paradigm. Vavilov Journal of Genetics and Breeding, vol. 26, no. 8, pp. 765–772. https://doi.org/10.18699/VJGB-22-92 (In English)
Singh, V., Vijay, D., Akhtar, S. S., Shrivastava, M. (2018) Named entity recognition for Hindi-English code-mixed social media text. In: Proceedings of the Seventh Named Entities Workshop. Melbourne: [s. n.], pp. 27–35. (In English)
Vergunov, E. G. (2022) Coping space transformation at different levels of university training during the pandemic and the assessment of its integral indicators. Kompleksnye issledovaniya detstva — Comprehensive Child Studies, vol. 4, no. 2, pp. 115–123. https://doi.org/10.33910/2687-0223-2022-4-2-115-123 (In English)
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Рябова Ольга Денисовна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Автор предоставляет материалы на условиях публичной оферты и лицензии CC BY-NC 4.0. Эта лицензия позволяет неограниченному кругу лиц копировать и распространять материал на любом носителе и в любом формате, но с обязательным указанием авторства и только в некоммерческих целях. После публикации все статьи находятся в открытом доступе.
Авторы сохраняют авторские права на статью и могут использовать материалы опубликованной статьи при подготовке других публикаций, а также пользоваться печатными или электронными копиями статьи в научных, образовательных и иных целях. Право на номер журнала как составное произведение принадлежит издателю.
