29.03.2024
°C
4
$ 92.26
€ 99.71

Лингвисты Сибирского федерального университета «научили» компьютер понимать степень эмоциональности текста

Лингвисты Института филологии и языковой коммуникации Сибирского федерального университета (СФУ) создали технологию автоматического анализа степени эмоциональности текста. Разработчики отмечают, что проект имеет мировое значение. 

Прикладная лингвистика – междисциплинарная область на стыке литературы, психологии, нейрофизиологии, информационных технологий и философии. Результаты исследований текстов и речи находят применение практически во всех сферах человеческой деятельности: разработками в сфере прикладной лингвистики пользуются спецслужбы, психологи, рекламщики и политтехнологи.

Существующие системы автоматического анализа текстов позволяют оценивать только окраску текста на основании ключевых слов. Разработка красноярских ученых позволяет мгновенно определять не только окраску текста, но и силу эмоционального переживания, содержащегося в нем.

На основе выборки текстов, в которых отражены базовые эмоции, были выделены характерные описывающие их слова и сочетания (маркеры) и созданы соответствующие лингвистические модели. Наличие маркеров в тексте позволяет оценить, какие эмоции содержит материал, какие в нем оттенки эмоционального переживания, а также их степень.

"Ранжированный классификатор очень востребован для анализа сообщений, постов в социальных сетях, – отмечает заведующая кафедрой романских языков и прикладной лингвистики СФУ, профессор Анастасия Колмогорова. – Заказчиками технологии могут выступать промышленные компании, маркетинговые структуры, политические партии".

Кроме того, в настоящее время коллектив ученых-лингвистов СФУ разрабатывает технологию оценки уровня манипулятивного воздействия в тексте. Создаваемый алгоритм позволяет компьютеру выявлять признаки скрытых манипуляций в материале, а также наличие призывов к противоправным действиям. Программный продукт будет использоваться, в том числе для независимой лингвистической экспертизы текста. 



Мы в популярных социальных сетях