Extension of a standard balanced linguistic corpus built according to spaCy rules by connotative characteristics

Author:

Gorozhanov Alexey Ivanovich1ORCID

Affiliation:

1. Moscow State Linguistic University

Abstract

The aim of the research is to develop the technology for automatically determining the sentiment of a text based on the existing author’s software package. The scientific novelty lies in the fact that the work proposes a structural and functional model of a fully automated process for assessing the sentiment of a text in conjunction with an analysis of its morphological characteristics; the technical terms “connotative amplitude” and “connotative density” are also introduced for the first time. The study built a database model that accommodates connotative numeric parameters; further, the program code for the “add-on” for the database generator has been written, which allows one to supplement the standard database with these parameters; finally, the technology was tested on the material of three novels by F. Kafka (“Castle”, “The Trial” and “America”) and two novels by E. M. Remarque (“All Quiet on the Western Front” and “Flotsam”) in the German language. As a result, it is proven that the “add-on” is a high-quality software product that does not cause technical failures and is capable of providing researchers with a whole set of connotative data for subsequent comprehensive interpretation of the text, on condition that the input tone dictionary is of high quality.

Publisher

Gramota Publishing

Subject

General Earth and Planetary Sciences,General Environmental Science

Reference13 articles.

1. Алтышева М. А. Проблемы и методы анализа русскоязычных текстов на предмет идентификации тональности // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2023. № 3.

2. Глушак В. М. Отрицание немецких полярных слов и выражений в автоматизированном анализе тональности текста // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2023. Т. 16. Вып. 10. https://doi.org/10.30853/phil20230510

3. Гончаров А. Р., Лысенкова С. А., Назин А. С. Формирование синонимичных рядов с экспертной оценкой для получения коэффициентов эмоциональности слов // Успехи кибернетики. 2023. Т. 4. № 2. https://doi.org/10.51790/2712-9942-2023-4-2-06

4. Горожанов А. И. Экспериментальное моделирование базы данных сбалансированного лингвистического корпуса // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2022. Т. 15. Вып. 10. https://doi.org/10.30853/phil20220563

5. Горожанов А. И., Степанова Д. В. Составление сбалансированного корпуса художественного произведения (на материале романов Ф. Кафки) // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Гуманитарные науки. 2022. № 7 (862). https://doi.org/10.52070/2542-2197_2022_7_862_31

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3