• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • HSE University
  • Publications
  • Articles
  • Метод распознавания сентимента и эмоций в транскрипциях русскоязычной речи с использованием машинного перевода
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Priority areas
  • business informatics
  • economics
  • engineering science
  • humanitarian
  • IT and mathematics
  • law
  • management
  • mathematics
  • sociology
  • state and public administration
by year
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • More
Subject
News
October 19, 2026
'Cultural Studies Seeks to Understand What Lies Beneath the Surface of Everyday Things'
Maxim Zhiganov has been exploring different aspects of sound for many years—first in relation to his native Perm and then on a broader, global scale. In this interview for the HSE Young Scientists project, he talks about sound maps, the special issue of the journal Logos, and why it is important to make the familiar less clear and obvious.
October 14, 2026
At HSE University–St Petersburg, Experts Discuss How AI Changes Tourist Routes and Cultural Heritage
Neural networks are no longer simple travel assistants; now they decide what to include on the route and what to skip. Artificial intelligence changes how people perceive a place and shapes the image of tourist centres. At the II International Scientific and Practical Conference ’Information Technologies in the Preservation and Promotion of Cultural Heritage,’ researchers discussed who controls algorithmic solutions and in what ways, and whether authentic traditions get lost in them.
October 12, 2026
Road Injuries Leading Cause of Death Among Men Aged 10 to 39
Worldwide, road injuries are the leading cause of death among males aged 10–39. An international team of researchers reached this conclusion as part of the Global Burden of Disease Study 2023, analysing data from 204 countries between 1990 and 2023. Their findings have been published in The Lancet Public Health, with HSE University Professor Vasily Vlassov listed among the collaborators.

 

Have you spotted a typo?
Highlight it, click Ctrl+Enter and send us a message. Thank you for your help!

Publications
  • Books
  • Articles
  • Chapters of books
  • Working papers
  • Report a publication
  • Research at HSE

?

Метод распознавания сентимента и эмоций в транскрипциях русскоязычной речи с использованием машинного перевода

Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН). 2024.
Dvoynikova A., Кагиров И. А., Карпов А. А.
Language: Russian
DOI
Text on another site
Keywords: распознавание эмоциймашинный переводсентимент-анализтональные словаритональные вектора
Similar publications
“Reading the Mind in the Eyes Test”: Development of a Russian-Language Version Expanded for Neuroimaging Applications
Zheltyakova M., Korotkov A., Bursov K. et al., Herald of the Russian Academy of Sciences 2026 Vol. 95 No. 6 P. 1048–1057
The Reading the Mind in the Eyes Test (RMET) is a widely used tool for assessing affective mentalization in both clinical and research contexts. Although translated into many languages, no validated Russian-language version has been available. Furthermore, the limited number of stimuli in the original RMET constrains its applicability in neuroimaging studies. This study presents ...
Added: September 13, 2026
Сравнение точности распознавания эмоций другого человека при текстовой онлайн-коммуникации в мессенджере и наблюдении за офлайн-поведением
Сысоева И. А., Sysoeva T., Новые психологические исследования 2026 № 3 С. 95–114
Currently, instant text messaging is widespread and often replaces regular offline communication. At the same time, such an important component of interaction as understanding the emotions of the interlocutor in online text communication may be difficult because of the lack of nonverbal emotional cues (facial expressions, gestures, etc.). Although it is generally believed that emotional ...
Added: June 22, 2026
Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features
Deeb B., Andrey V. Savchenko, Makarov I., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295
Speech Emotion Recognition has gained considerable attention in speech processing and machine learning due to its potential applications in human-computer interaction, mental health monitoring, and customer service. However, state-of-the-art models for speech emotion recognition use many parameters, which leads to computational complexity. In this paper, we introduce a novel deep-learning model to enhance the accuracy ...
Added: June 16, 2026
Электоральная неопределенность и рынки криптовалют: квантильный и изменяющийся во времени анализ с использованием индикаторов на основе СМИ
Кореневский В. В., Journal of Applied Economic Research 2026 Т. 25 № 3 С. 853–878
U.S. presidential elections represent a key source of political uncertainty that influences financial market dynamics and investor expectations. However, the impact of presidential elections and related news on cryptocurrency price movements remains underexplored, despite the emergence of select empirical studies on this topic. This study aims to assess the relationship between returns and volatility of ...
Added: April 28, 2026
Аналитический обзор многомодальных корпусов данных для распознавания эмоций
Dvoynikova A., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО.: Университет ИТМО, 2023.
В статье раскрываются достоинства и недостатки категориальных и пространственных моделей описания эмоций. Пространственные модели позволяют охватить более широкий спектр человеческих эмоций, что позволяет разработать наиболее эффективную систему распознавания эмоций. В работе проводится аналитический обзор существующих многомодальных корпусов данных, которые имеют разметку по валентности и интенсивности эмоций. В заключении выделяется наиболее репрезентативный корпус данных для автоматического ...
Added: April 25, 2026
Подход к автоматическому распознаванию эмоций в транскрипциях речи
Dvoynikova A., Кондратенко К. О., Известия высших учебных заведений. Приборостроение 2023 Т. 66 № 10 С. 818–827
Аннотация. Исследован актуальный в различных областях вопрос распознавания эмоций в транскрипциях речи. Проанализировано влияние методов предобработки (удаление стоп-слов, лемматизация, стемминг) на точность распознавания эмоций в текстовых данных на русском и английском языках. Для проведения экспериментальных исследований использовались орфографические транскрипции диалогов из многомодальных корпусов RAMAS и CMU-MOSEI на русском и английском языке соответственно. Аннотирование этих корпусов ...
Added: April 25, 2026
Сентимент-анализ транскрипции разговорной речи при помощи автоматического машинного перевода
Dvoynikova A., В кн.: Сборник трудов IX конгресса молодых ученыхТ. 1.: Университет ИТМО, 2021.
Зачастую коммуникация людей происходит посредством вербального общения. Для распознавания эмоций в речевых высказываниях необходимо анализировать текстовую модальность, т.к. она передает полярность эмоций. В статье описываются способы автоматического распознавания речи, а также предлагается подход сентимент-анализа транскрипции русскоязычной речи на основе тональных словарей. Так как русскоязычные ресурсы до сих пор уступают по объему и качеству англоязычным, приводится ...
Added: April 24, 2026
Автоматическое определение эмоционального состояния участников предметных разговоров по транскрипциям речи
Dvoynikova A., Мамонтов Д. Ю., Карпов А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 3.: Университет ИТМО, 2021. С. 63–68.
В работе проводятся экспериментальные исследования по определению уровня эмоциональных проявлений в текстовых транскрипциях базы данных K-EmoCon. Рассматривается влияние сбалансирования классов при обучении классификаторов на точность определения эмоций. В статье устанавливается базовый стандарт результатов по классификации уровня эмоций дикторов в текстовых транскрипциях. ...
Added: April 24, 2026
Сентимент-анализ разговорной речи при помощи метода, основанного на тональных словарях
Dvoynikova A., Верхоляк О. В., Карпов А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 3.: Университет ИТМО, 2020.
В работе предлагается метод, основанный на тональных словарях, для анализа тональности разговорной речи. Для проведения экспериментов используются транскрипции аудиозаписей базы данных RAMAS, полученные с помощью систем автоматического распознавания речи. Машинная классификация данных производится на 3 класса: позитивный, нейтральный и негативный с использованием русскоязычных тональных словарей RuSentiLex, LinisCrowd, WordNetAffect и словаря Белякова. ...
Added: April 24, 2026
Аналитический обзор подходов к распознаванию тональности русскоязычных текстовых данных
Dvoynikova A., Карпов А. А., Информационно-управляющие системы 2020 № 4 (107) С. 20–30
Введение: в  последние годы анализ тональности, или сентимент-анализ, высказываний пользователей находит практическое применение во многих областях: оценка качества товаров и услуг по отзывам покупателей в Интернете, анализ негативных эмоций в сообщениях, прогноз фондовых рынков, политических ситуаций на основе новостных лент и многих других. В связи с этим разрабатываются разнообразные системы и методы для сентимент-анализа русскоязычных текстовых данных. Цель: выполнение ...
Added: April 24, 2026
Оценка качества использования больших языковых моделей в задачах машинного перевода
Mylnikova A., Mylnikov L., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2026 № 2 С. 24–33
Представлены результаты сравнительной оценки качества машинного перевода, выполненного большими языковыми моделями (LLM): DeepSeek, Grok, Mistral, Qwen, GigaChat, Yandex, на основе перевода выразительных языковых средств (фразеологизмов, омонимов, каламбуров и т.д.) и текстов различных функциональных стилей. Качество перевода оценивалось количественно с помощью метрик когерентности (BLEU, METEOR, chrF) и качественно — путем экспертного анализа на соответствие критериям адекватности, ...
Added: February 27, 2026
Онлайн-дискурс о демографической политике Китая: методологические аспекты анализа постов в социальной сети Weibo
Bocharova A., Денисов И. Е., Зуенко И. Ю., Вестник Санкт-Петербургского университета. Востоковедение и африканистика 2025 Т. 17 № 2 С. 366–377
The article focuses on analyzing the perceptions of recent changes in China’s demographic pol-icy by the contemporary Chinese society. These changes involved the relaxation of restrictions on the number of children in a family, first to two children in 2015 and subsequently to three children in 2021. The relevance of this research stems from the ...
Added: February 19, 2026
Императивный интернет-комментарий как особый жанр конфликтной интернет-коммуникации
Shulginov V., Жанры речи 2025 Т. 20 № 3(47) С. 327–336
The article examines the imperative internet comment as a special genre of conflict internet discourse. The research was based on the study of two communities of the social network “VKontakte”, differing in the structure of social connections: vertical type (official community “VKontakte with authors”) and horizontal type (“Showbiz stars news”). Using automatic methods of data collection and analysis, ...
Added: October 12, 2025
Языковые модели для предобработки текстов в машинном переводе
Mylnikova A., Mylnikov L., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2025 № 7 С. 32–44
Рассмотрена модель использования скелетных структур на базе синтаксической разметки для предобработки корпусов текстов перед передачей в нейросетевые модели машинного перевода с целью повышения качества их работы, реализованная с помощью частеречной и синтаксической разметок корпусов текстов, использующих языковую модель, с использованием сети BERT и набора правил. Описана подготовка данных для обучения и предложены способы повышения эффективности ...
Added: September 22, 2025
CA-SER: Cross-Attention Feature Fusion for Speech Emotion Recognition
Deeb B., Savchenko A., Makarov I., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 4479–4482.
In this paper, we introduce a novel tool for speech emotion recognition, CA-SER, that borrows self-supervised learning to extract semantic speech representations from a pre-trained wav2vec 2.0 model and combine them with spectral audio features to improve speech emotion recognition. Our approach involves a self-attention encoder on MFCC features to capture meaningful patterns in audio ...
Added: February 15, 2025
Представленность России в британских онлайн-источниках в 2022 г.
Sharikov A., Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Литературоведение, журналистика 2024 Т. 29 № 3 С. 534–550
The article examines peculiarities of representation of russia in British online sources in 2022, when russia launched a special military operation in ukraine. the author used a statistical approach to analysis based on the factiva monitoring system, the database of which contains about 4.5 million texts published on 416 British online resources from January 1 ...
Added: February 5, 2025
О соотношении сообщений позитивной и негативной тональности на русскоязычных информационных онлайн-ресурсах
Sharikov A., Потапова В. В., Вестник Академии медиаиндустрии 2023 Т. 34 № 2 С. 48–64
The article presents the results of a study conducted at the Higher School of Economics (HSE) on the corpus of texts of the monitoring system Factiva, published in 2020. The purpose of the study is to identify the quantitative relationship between positive and negative tone publications on Russian-language online resources in comparison with publications of ...
Added: February 5, 2025
Неклассический подход к созданию базы эмоциональных лиц: за рамками теории базовых эмоций
Petrakova A., Anikudimova E., Лебедева Е. И., В кн.: Лицо человека в системах коммуникации.: М.: Московский институт психоанализа, 2024. Гл. 10 С. 138–147.
Added: January 7, 2025
Опыт создания российской базы лиц, изображающих различные эмоции: первый этап
Petrakova A., Лебедева Е. И., Kuzmina Y. et al., Психология. Журнал Высшей школы экономики 2024 Т. 21 № 2 С. 423–431
This article presents a pilot study with the objective to create and test stimulus material, which consists of photographic portraits of adults and children expressing various emotions. The uniqueness of this work is due to the approach to organizing the creation of stimulus material, in which the models demonstrated emotions not according to an established ...
Added: December 26, 2024
  • About
  • About
  • Key Figures & Facts
  • Sustainability at HSE University
  • Faculties & Departments
  • International Partnerships
  • Faculty & Staff
  • HSE Buildings
  • HSE University for Persons with Disabilities
  • Public Enquiries
  • Studies
  • Admissions
  • Programme Catalogue
  • Undergraduate
  • Graduate
  • Exchange Programmes
  • Summer University
  • Summer Schools
  • Semester in Moscow
  • Business Internship
  • Research
  • International Laboratories
  • Research Centres
  • Research Projects
  • Monitoring Studies
  • Conferences & Seminars
  • Academic Jobs
  • Yasin (April) International Academic Conference on Economic and Social Development
  • Media & Resources
  • Publications by staff
  • HSE Journals
  • Publishing House
  • iq.hse.ru: commentary by HSE experts
  • Library
  • Economic & Social Data Archive
  • Video
  • HSE Repository of Socio-Economic Information
  • HSE1993–2026
  • Contacts
  • Copyright
  • Privacy Policy
  • Site Map
Edit