Публикации автора

Статья посвящена задаче определения тональности по отношению к аспектам социально-экономического развития в предложениях на русском языке. Аспект, отношение к которому определяется, может как упоминаться явно, так и подразумеваться. Авторами были исследованы возможности применения нейросетевых классификаторов, а также предложен алгоритм определения тональности по отношению к аспекту, основанный на семантических правилах, реализованных с использованием деревьев синтаксических единиц. Тональность по отношению к аспекту определяется в два этапа. На первом этапе в предложении отыскиваются аспектные термины — явно упоминаемые события или явления, связанные с аспектом. На втором этапе тональность по отношению к аспекту определяется как тональность по отношению к аспектному термину, который теснее всего связан с аспектом. В работе предлагается несколько методов поиска аспектных терминов. Качество оценивалось на корпусе из 468 предложений, извлечённых из материалов предвыборной агитации. Лучший результат для нейросетевых классификаторов был получен с использованием нейронной сети BERT-SPC, предобученной на задаче определения тональности по отношению к явно упоминаемому аспекту, макро-F-мера составила 0.74. Лучший результат для алгоритма, основанного на семантических правилах, был получен при использовании метода поиска аспектных терминов на основе семантической схожести, макро-F-мера составила 0.63. При объединении BERT-SPC и алгоритма, основанного на правилах, в ансамбль была получена макро-F-мера, равная 0.79, что является лучшим результатом, полученным в рамках работы.

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».