Автоматический анализ медийных текстов

2025№ 1(12) Е. А. Кожемякин (Белгород, Россия), Я. И. Тяжлов (Москва, Россия), А. В. Белоедова (Белгород, Россия), Т. В. Дубровская (Пенза, Россия)No Comments

Интерес читателей к структурным компонентам научного интернет-текста: опыт мультимодального исследования

2025. Том 12, № 1, Автоматический анализ медийных текстов

Е. А. Кожемякин (Белгород, Россия), Я. И. Тяжлов (Москва, Россия), А. В. Белоедова (Белгород, Россия), Т. В. Дубровская (Пенза, Россия)

Представлены результаты эксперимента, цель которого — определить характеристики и объекты пользовательского интереса к элементам научного интернет-текста. Пользовательский интерес трактуется как прямой маркер активного восприятия научного интернет-текста и может быть понят как условие корректного понимания содержания материала. На основе мультимодального подхода и авторской комплексной методологии (эксперимент с использованием видеокулографического анализа, UX-методик, полуструктурированного интервью и сравнительного анализа) получены данные об операциональных пользовательских действиях в отношении текста и вербальная рефлексия о его содержании и формальных свойствах, что позволило сделать выводы об особенностях восприятия и понимания текста разными группами пользователей. Обсуждается характер воздействия аффордансов на алгоритмы работы с содержанием текста. Авторы приходят к выводу о корреляции между характером взаимодействия с научным интернет-текстом, прецедентным опытом пользоват...

2025№ 1(12) Ю. В. Кожуховская (Симферополь, Россия), С. С. Бурдыко (Севастополь, Россия)No Comments

Корпусный анализ в определении структуры метафорических фреймов: на материале номинаций страха в греческих медиатекстах

2025. Том 12, № 1, Автоматический анализ медийных текстов

Ю. В. Кожуховская (Симферополь, Россия), С. С. Бурдыко (Севастополь, Россия)

Статья посвящена исследованию характера реализации номинаций страха — одной из наиболее ярко выраженных в медиатекстах эмоций, и их метафоризации, что способно отразить взаимосвязь языкового сознания и социокультурных процессов. Применение корпусного подхода позволяет проследить актуальные тенденции в изменении значения лексических единиц и установить особенности фигурального словоупотребления. Первый этап исследования включал изучение словарных дефиниций выделенных номинаций, содержащих сему страха, после этого результаты оценивались с точки зрения их непосредственной реализации в текстах. Материалом послужил корпус греческого языка (медиатексты). Результатом стало определение ядерно-периферийной структуры номинативного поля, а также характера метафоризации социальных страхов, выделенного с помощью фреймового анализа. Способность к оперированию переносным значением в языкознании фиксируется в когнитивных метафорах, состоящих из области-цели, в данном случае одной из номинаций страха...

Ключевые слова: cognitive metaphor, corpus, fear, frame, Modern Greek, когнитивная метафора, корпус, новогреческий язык, страх, фрейм

2024№ 4(11) Ю. М. Коняева, В. К. Шифф (Санкт-Петербург, Россия)No Comments

К проблеме выявления речевых маркеров классификации научно-популярных медиатекстов

2024. Том 11, № 4, Автоматический анализ медийных текстов

Ю. М. Коняева, В. К. Шифф (Санкт-Петербург, Россия)

В настоящей статье ставится вопрос о необходимости упорядочения обширного эмпирического материала, благодаря которому возможна цифровая обработка текстов, функционирующих в диалогическом общении. Для систематизации научно-популярной коммуникации выявляется комплекс речевых маркеров, которые составляют речевую системность научно-популярных текстов, относящихся к различным траекториям популяризации научного знания: новостной, обучающей, просветительской, продвигающей и развлекательной. В качестве методологического базиса используется комплексный подход к анализу текстового материала, предполагающий 1) ручную разметку текстов с целью определения их принадлежности к одной из траекторий научной популяризации; 2) выявление особенностей речевой репрезентации научного знания в каждой траектории через описание денотата, модуса и коммуникативной ситуации; 3) выделение маркеров, формирующих речевую системность текстов каждой траектории научной популяризации. Речевые маркеры определяются по част...

Ключевые слова: classification, objection, popular science media text, popularization of science, trajectory of popularization, возражение, классификация, научно-популярный медиатекст, популяризация науки, траектория популяризации

2024№ 4(11) Г. А. Копнина, И. А. Славкина, Г. А. Цатурян, А. Н. Роу (Красноярск, Россия)No Comments

Триггерные высказывания в новостном интернет-дискурсе: опыт экспериментального исследования

2024. Том 11, № 4, Автоматический анализ медийных текстов

Г. А. Копнина, И. А. Славкина, Г. А. Цатурян, А. Н. Роу (Красноярск, Россия)

Проблема взаимосвязи речевого поведения и вызываемых эмоций («страстей» по М. В. Ломоносову) обсуждается в науке со времен Античности, однако оказывается вне поля лингвистических исследований. Исключением являются работы в области эмотивной лингвистики, в которых воздействие речи на человека анализируется в лингвоэкологическом аспекте. Названная проблема особенно актуальна для медиалингвистики. В новостные тексты, «несущую опору» массмедийного дискурса, проникают рекламные и иные технологии, влияющие на эмоциональный аккомпанемент восприятия фактов. Статья знакомит с результатами пилотного критического эксперимента, проведенного с использованием компьютерной программы Doccano и направленного на выявление триггерных высказываний в новостном интернет-дискурсе. Триггерными названы высказывания, вызывающие ассоциативные и эмоциональные переживания, которые могут способствовать переосмыслению какоголибо события, явления и/или мотивировать на совершение того или иного действия, поступка. Ц...

Ключевые слова: linguistic markers of trigger, news discourse, speech impact, trigger statement, лингвистические маркеры триггерности, новостной дискурс, речевое воздействие, триггерное высказывание

2024№ 3(11) В. А. Салимовский (Пермь, Россия); М. А. Станкевич, Н. В. Чудова (Москва, Россия)No Comments

Статистика моделей предложения как средство корпусных исследований аттитюдов (на материале сетевых дискуссий)

2024. Том 11, № 3, Автоматический анализ медийных текстов

В. А. Салимовский (Пермь, Россия); М. А. Станкевич, Н. В. Чудова (Москва, Россия)

Рассматривается вопрос о выборе параметров лингвостатистического исследования при сравнении корпусов разной семантики. Обосновывается положение о том, что в набор таких параметров следует включить модели (структурные схемы) предложений как основных единиц выражения мысли. Это ставит задачу разработки метода для выявления структурных схем предложения, полный закрытый список которых представлен в академических грамматиках русского языка. Предложен краткий обзор работ по лингвостатистике под углом зрения выбора единиц анализа текста. Рассматриваются ключевые положения психологической школы Л. С. Выготского — А. Н. Леонтьева о строении элементов сознания, позволяющие различать компоненты аттитюда — аффективный, когнитивный и поведенческий. На материале сетевых дискуссий составлены три корпуса (коллекции) высказываний, каждый из которых воплощает один из этих компонентов. Принадлежность высказываний к той или иной коллекции определялась тремя экспертами-психологами. К лингвистическому ана...

Ключевые слова: attitude, corpus studies of speech, linguostatistical text analysis, sentence model, social media, аттитюд, корпусные исследования речи, лингвостатистический анализ текста, модель предложения, социальные сети

2023№ 4(10) А. Ю. Калинин (Москва, Россия)No Comments

Автоматический голосовой перевод в социальных медиа: анализ воспринимаемого качества перевода тревел-влогов платформы YouTube

2023. Том 10, № 4, Автоматический анализ медийных текстов

А. Ю. Калинин (Москва, Россия)

Одной из функциональных задач социальных медиа как средств цифрового взаимодействия является обеспечение медиадоступности, т. е. создание условий для свободного доступа пользователей к мультимедийному контенту платформ компьютерноопосредованной интеракции. В условиях глобальной сетевой коммуникации среди препятствий к такому доступу не последнее место занимают языковые ограничения, связанные с использованием при создании медиаконтента лингвистического кода, отличного от языка потенциального пользователя. С учетом безусловного доминирования английского языка в интернет-пространстве, речь главным образом идет о расширении сетевой аудитории за счет индивидов, не владеющих указанным языком на уровне, достаточном для беспрепятственного пользования социальными медиа, в частности просмотра и понимания аудиовизуальных произведений, размещаемых на видеохостингах и прочих онлайн-платформах. Поскольку пользовательский видеоконтент отличается, как правило, индивидуальным характером производства, б...

Ключевые слова: machine voice-over translation, media accessibility, translation quality assessment, travel vlog, video blogging, автоматический голосовой перевод, аудиовизуальный перевод, медиадоступность, оценка качества перевода, тревел-влог

2022№ 3(9) Ю. М. Кузнецова (Москва, Россия), В. А. Мишланов, В. А. Салимовский (Пермь, Россия), Н. В. Чудова (Москва, Россия)No Comments

Категория речевой системности при моделировании аффективных процессов (на материале сетевого общения)

2022. Том 9, № 3, Автоматический анализ медийных текстов

Ю. М. Кузнецова (Москва, Россия), В. А. Мишланов, В. А. Салимовский (Пермь, Россия), Н. В. Чудова (Москва, Россия)

Рассматривается значение категории речевой системности для компьютерного когнитивного моделирования. Обосновывается значимость дополнения реляционно-ситуационного анализа, который в лингвистическом плане основывается на концепции функционального синтаксиса, технологией создания шаблонов. Эти шаблоны являются формализацией тех участков стилистико-речевой системности, которые маркируют изучаемые ментальные процессы. Представлен обзор исследований системности речи начиная с 1920-х годов. Показано, что в последние десятилетия при ее изучении обнаруживается преимущественный интерес лингвистов к процессам вербального общения и к его основной единице — тексту. Отмечается, что количественные аспекты функционирования языка в различных сферах и ситуациях общения исследуются теперь не только в квантитативной лингвистике, но и в работах по искусственному интеллекту. Обосновывается гипотеза о том, что применяемый подход к автоматическому анализу текстов реализуем во всех случаях, когда в коммуник...

Ключевые слова: cognitive modeling, network discussions, professional crisis, speech system, text, когнитивное моделирование, профессиональный кризис, речевая системность, сетевые дискуссии, текст

2021№ 1(8) Л. А. Каджая (Пермь, Россия; Вэйхай, КНР), Ю. М. Кузнецова (Москва, Россия), В. А. Салимовский (Пермь, Россия), М. И. Суворова (Москва, Россия)No Comments

Тематическая организация текста инструкций как лингвистическая основа приобретения знаний интеллектуальным агентом

2021. Том 8, № 1, Автоматический анализ медийных текстов

Л. А. Каджая (Пермь, Россия; Вэйхай, КНР), Ю. М. Кузнецова (Москва, Россия), В. А. Салимовский (Пермь, Россия), М. И. Суворова (Москва, Россия)

Исследуется тематическая организация инструктивных текстов в аспекте проблематики, актуальной для работ по созданию когнитивного ассистента. Назначение ассистента — предоставить пользователю в соответствии с его поисковым запросом информацию, необходимую для следования правилам определенного сценария, способствующим успешному достижению поставленной цели. Уточняемый по мере решения задачи запрос, содержащий те или иные ключевые слова, ориентирован на развернутый набор тем, маркирующих предметные области, отраженные в сценарии. Предлагается обзор лингвистических работ, посвященных вопросам тема-рематического структурирования продуцируемого текста, а также его компрессии, пределом которой являются ключевые слова. Подчеркнуто значение описания тематических цепочек текста для получения детальной объективной информации о его тематической структуре. При сопоставлении списка ключевых слов, выявленных автоматической системой TextAppliance в коллекции инструктивных текстов, извлеченных из инт...

Ключевые слова: intelligent agent, keyword, text, thematic chain, theme-rhematic text organization, интеллектуальный агент, ключевое слово, текст, тема-рематическая организация текста, тематическая цепочка

2020№ 4(7) В. А. Мишланов (Пермь, Россия), Л. А. Каджая (Пермь, Россия; Вэйхай, КНР), Ю. М. Кузнецова (Москва, Россия)No Comments

Лингвистические маркеры эмоционального состояния субъекта речи (к проблеме автоматического мониторинга текстов сетевой коммуникации)

2020. Том 7, № 4, Автоматический анализ медийных текстов

В. А. Мишланов (Пермь, Россия), Л. А. Каджая (Пермь, Россия; Вэйхай, КНР), Ю. М. Кузнецова (Москва, Россия)

Обсуждаются лингвистические и психологические аспекты проблемы автоматического модус-диктумного анализа текстов, публикуемых в социальных сетях и тематически связанных с социально значимыми процессами в профессиональной структуре современного общества, в том числе с разного рода кризисными явлениями на рынке труда. В связи с этим вновь поднимаются теоретические вопросы о языковой природе модуса, средствах выражения «эго-смыслов» в речи, разграничения собственно модуса (аутореферентных знаков) и модально-оценочных предикатов в позиции диктума, об имплицитных способах передачи модусной информации и возможностях считывания этой информации с опорой на дискурсивные речевые практики (конвенциональные смыслы). Прикладная цель статьи заключается в «гуманитарном» (психолого-лингвистическом) обеспечении разработки программ машинного «майнинга», т. е. автоматического мониторинга сетевого контента и идентификации текстов с определенной субъективной модальностью. Для достижения этой цели описываю...

Ключевые слова: dictum-modus automatic analysis, network communication, professional crisis, thematic groups of words, модус-диктумный автоматический анализ, профессиональный кризис, сетевая коммуникация, тематические группы слов

2020№ 1(7) Ю. М. Кузнецова (Москва, Россия), И. А. Курузов (Долгопрудный, Россия), И. В. Смирнов, М. А. Станкевич (Москва, Россия), Е. В. Старостина (Новосибирск, Россия), Н. В. Чудова (Москва, Россия)No Comments

Текстовые проявления фрустрированности пользователя социальных сетей

2020. Том 7, № 1, Автоматический анализ медийных текстов

Ю. М. Кузнецова (Москва, Россия), И. А. Курузов (Долгопрудный, Россия), И. В. Смирнов, М. А. Станкевич (Москва, Россия), Е. В. Старостина (Новосибирск, Россия), Н. В. Чудова (Москва, Россия)

Работа посвящена выявлению дифференцирующих текстовых признаков фрустрации как состояния, возникающего вследствие субъективной невозможности удовлетворения потребности. Лингвистическая реализация фрустрированности в текстах сетевой коммуникации рассматривается как вариант эмотивной речи, исследование которого представляет собой интерес в плане диагностики эмоционального благополучия как на индивидуальном, так и на групповом уровне. Представлены данные психолингвистического эмпирического исследования, проведенного с опорой на методы искусственного интеллекта. Был собран корпус текстов: посты и комментарии 100 пользователей социальных сетей, написанные в разных эмоциональных состояниях — в спокойном состоянии и состоянии фрустрации. Обработка текстов проводилась с помощью лингвистического анализатора, выявляющего в автоматическом режиме 177 текстовых параметров. Кластеризация пользователей по характеру изменений в значениях измеряемых текстовых характеристик под влиянием фрустрации выя...

Ключевые слова: clustering, frustration, linguistic markers, social networks, text mining, интеллектуальный анализ текста, кластеризация, лингвистические маркеры, состояние фрустрации, социальные сети