Сентимент-анализ читательского комментария: автоматизированная vs ручная обработка текста
Институты и факультеты
Главная \ Наука \ Научные издания КФУ \ Ученые записки Казанского университета \ Ученые записки Казанского университета. Серия Гуманитарные науки \ Архив

Сентимент-анализ читательского комментария: автоматизированная vs ручная обработка текста

Г.К. Гималетдинова, Э.Х. Довтаева

Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань, 420008, Россия

 

ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ

Полный текст PDF
DOI: 10.26907/2541-7738.2021.1.65-80

Для цитирования: Гималетдинова Г.К., Довтаева Э.Х. Сентимент-анализ читательского комментария: автоматизированная vs ручная обработка текста // Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Гуманит. науки. – 2021. – Т. 163, кн. 1. – С. 65–80. – doi: 10.26907/2541-7738.2021.1.65-80.

For citation: Gimaletdinova G.K., Dovtaeva E.Kh. Sentiment analysis of reader comments: Automated vs manual text processing. Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Gumanitarnye Nauki, 2021, vol. 163, no. 1, pp. 65–80. doi: 10.26907/2541-7738.2021.1.65-80. (In Russian)

Аннотация

Статья посвящена изучению речевых и структурных особенностей читательского комментария как жанра интернет-коммуникации. Посредством автоматизированного анализа тональности текста (сентимент-анализа) с использованием прикладного программного интерфейса ParallelDots API была выявлена эмотивная составляющая англо- и русскоязычных читательских комментариев (N = 3000). Полученные результаты были верифицированы методом текстового лингвистического анализа ручным способом. В качестве экспертов выступили специалисты в области филологии английского и русского языков (N = 6), а также студенты-филологи, носители русского языка, владеющие английским языком как иностранным на уровне С1 (N = 4). Сопоставление автоматизированной и ручной обработки текста позволило выделить ряд факторов, снижающих уровень достоверности результатов автоматизированной обработки читательских комментариев. Трудности, препятствующие объективному определению тональности программой, были обнаружены в комментариях носителей как английского, так и русского языка, что указывает на схожесть структурного построения англоязычных и русскоязычных читательских комментариев на лексическом и синтаксическом уровнях. Сделан вывод о целесообразности синтезированного использования автоматизированного и ручного анализа текста с целью получения более детальных и объективных данных.

Ключевые слова: тональность текста, сентимент-анализ, интерактивная газетная статья, читательский комментарий, эмотивность

Литература

  1. Топчий И.В. Креативное комментирование в социальных медиа: обзор исследований // Изв. Урал. фед. ун-та. Сер. 1. Проблемы образования, науки и культуры. – 2020. – Т. 26, № 2. – С. 22–28.
  2. Гималетдинова Г.К. Лингвистические основы интерактивной газетной статьи: к постановке вопроса // Полит. лингвистика. – 2012. – № 3. – С. 143–148.
  3. Нашхоева М.Р. Лингвистическая концепция эмоций и эмотивности текста // Вестн. ЮУрГУ – 2011. – № 1. – С. 95–98.
  4. Пазельская А.Г., Соловьев А.Н. Метод определения эмоций в текстах на русском языке // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: Материалы ежегодной междунар. конф. «Диалог». – М.: Изд-во РГГУ, 2011. – Вып. 10. – С. 510–522.
  5. Pang B., Lee L. Opinion mining and sentiment analysis // Foundations and Trends in Information Retrieval. – 2008. – V. 2, No 1–2. – P. 1–135. – doi: 10.1561/1500000011.
  6. Гималетдинова Г.К. О монологичности и диалогичности англоязычного читательского комментария // Филология и культура. Philology and Culture. – 2012. – № 3. – С. 30–34.
  7. Гималетдинова Г.К., Довтаева Э.Х. Сентимент-анализ читательского интернет-ком­ментария к политическому тексту // Полит. лингвистика. – 2020. – № 1. – С. 42–51.
  8. Горошко Е.И., Полякова Т.Л. К построению типологии жанров социальных медий // Жанры речи. – 2015. – № 2. – С. 119–127.
  9. Горошко Е.И., Землякова Е.А. Виртуальное жанроведение: становление теоретической парадигмы // Уч. зап. Таврич. нац. ун-та им. В.И. Вернадского. Сер. «Филология. Социальные коммуникации». – 2011. – Т. 24, № 1–1. – С. 225–237.
  10. Дахалаева Е.Ч. Интернет-комментарий и интернет-отзыв: параметры жанрового разграничения // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6. – URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=16222, свободный.
  11. Митягина В.А. Интернет-комментарий как коммуникативное воздействие // Жанры и типы текста в научном и медийном дискурсе: Межвуз. сб. науч. тр. – Орел: ФГБОУ ВПО «ОГИИК», ООО «Горизонт», 2012. – Вып. 10. – С. 188–197.
  12. Щипицина Л.Ю. Классификация жанров компьютерно-опосредованной коммуникации по их функции // Изв. РГПУ им. А. И. Герцена. – 2009. – № 114. – С. 171–178.
  13. Мельник Н.В. Лингвоперсонология политического интернет-комментария // Полит. лингвистика. – 2017. – № 5. – С. 47–51.
  14. Савельева И.В. Лингвоперсонологический потенциал интернет-комментария // Сиб. филол. журн. – 2017. – № 4. – С. 192–201.
  15. Степанова Л.Н. Комментарий в современном информационно-коммуникативном пространстве: перспективы лингвистического исследования // Современная филология: Материалы II Междунар. науч. конф. – Уфа: Лето, 2013. – С. 94–97.
  16. Кураш В.В. Стилистический потенциал интернет-комментария // Вестн. МГУП им. Ивана Фёдорова. – 2015. – № 2. – С. 99–103.
  17. Шхумишхова А.Р., Калашаова А.А. Лингвостилистические особенности интернет-комментария в СМИ // Cross Cultural Studies: Education and Science. – 2018. – № 3. – С. 387–392.
  18. Карпоян С.М. Эпистемическая модальность в интернет-комментарии: Автореф. дис. … канд. филол. наук. – Ростов н/Д, 2014. – 26 с.
  19. Пасечная Л.А., Щербина В.Е. Способы выражения оценки в интернет-комментариях // Изв. ВГПУ. – 2020. – № 9. – С. 87–92.
  20. Вольф Е.М. Функциональная семантика оценки. – М.: URSS, 2020. – 278 с.
  21. Ляпун С.В., Соколова Г.В. Вербализация эмоциональной напряженности в интернет-комментариях читателей «Новой газеты» // Вестн. Адыг. гос. ун-та. Сер. 2: Филология и искусствоведение. – 2016. – № 4. – С. 231–235.
  22. Baccianella S., Esuli A., Sebastiani F. Sentiwordnet 3.0: An enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining // Proc. 7th Int. Conf. on Language Resources and Evaluation (LREC’10). – Valletta: Eur. Lang. Resour. Assoc., 2010. – V. 10. – P. 2200–2204.
  23. Семина Т.А. Анализ тональности текста: современные подходы и существующие проблемы // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Сер. 6, Языкознание: Реферативный журн. – 2020. – № 4. – C. 47–63.
  24. Сметанина Н.И. Основные задачи анализа тональности текстов в социальных сетях // Скиф. – 2017. – № 15. – С. 96–99.
  25. Юрганов A.A. Сентимент-анализ как инструмент исследования текстов // Проблемы современной науки и образования. – 2017. – № 29. – С. 39–41.
  26. Зверева П.П. Сентимент-анализ текста (на материале печатных текстов газеты «The New York Times» о России и россиянах) // Вестн. МГОУ. Сер. Лингвистика. – 2014. – № 5. – С. 32–37.
  27. Колмогорова А.В. Использование текстов жанра «Интернет-откровение» в контексте решения задач сентимент-анализа // Вестн. НГУ. Сер. Лингвистика и межкультурная коммуникация. – 2019. – № 3. – С. 71–82.

Поступила в редакцию

28.12.2020

 

Гималетдинова Гульнара Камилевна, кандидат филологических наук, доцент кафедры романо-германской филологии

Казанский (Приволжский) федеральный университет

ул. Кремлёвская, д. 18, г. Казань, 420008, Россия

E-mail: gim-nar@yandex.ru

Довтаева Эмили Хамзатовна, студент Института филологии и межкультурной коммуникации

Казанский (Приволжский) федеральный университет

ул. Кремлёвская, д. 18, г. Казань, 420008, Россия

E-mail: emily_dovtaeva@mail.ru

 

 

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

Вход в личный кабинет
Ваш логин
Ваш пароль
Забыли пароль? Регистрация