Архив статей журнала
В работе сравнивается качество работы различных методов определения неявно упоминаемых аспектов социально-экономической жизни в публицистических предложениях на русском языке. Задача определения неявно упоминаемых аспектов является вспомогательной для задач аспектно-ориентированного анализа тональности. Эксперименты проводились на корпусе предложений, извлечённых из политической агитации. Лучшие результаты, с F1-мерой, достигающей 0.84, были получены с использованием эмбеддингов Navec и классификаторов, основанных на методе опорных векторов. Достаточно высокие результаты, с F1-мерой до 0.77, были получены при использовании модели «мешок слов» и наивного байесовского классификатора. Остальные методы показали более низкие результаты. Также в ходе экспериментов было выявлено, что качество определения различных аспектов может достаточно сильно отличаться. Лучше всего определяются аспекты, с которыми в речи связаны характерные слова-маркеры, например, «здравоохранение» и «проведение выборов» Хуже всего определяются упоминания достаточно общих аспектов, таких как «качество управления».
Статья посвящена построению корпуса предложений, размеченных по общей тональности на 4 класса (положительный, отрицательный, нейтральный, смешанный), корпуса фразеологизмов, размеченных по тональности на 3 класса (положительный, отрицательный, нейтральный), и корпуса предложений, размеченных по наличию или отсутствию иронии. Разметку проводили волонтёры в рамках проекта «Готовим тексты алгоритмам» на портале«Люди науки».На основе имеющихся знаний о предметной области для каждой из задач были составлены инструкции для разметчиков. Также была выработана методика статистической обработки результатов разметки, основанная на анализе распределений и показателей согласия оценок, выставленных разными разметчиками. Для разметки предложений по наличию иронии и фразеологизмов по тональности показатели согласия оказались достаточно высокими (доля полного совпадения 0.60-0.99), при разметке предложений по общей тональности согласие оказалось слабым (доля полного совпадения 0.40), по-видимому, из-за более высокой сложности задачи. Также было показано, что результаты работы автоматических алгоритмов анализа тональности предложений улучшаются на 12-13 % при использовании корпуса, относительно предложений которого сошлись мнения всех разметчиков (3-5 человек), по сравнению с корпусом с разметкой только одним волонтёром.