• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Сентимент-анализ транскрипции разговорной речи при помощи автоматического машинного перевода
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 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
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Сентимент-анализ транскрипции разговорной речи при помощи автоматического машинного перевода

.
Двойникова А. А.

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 сравнение результатов, полученных на тональных словарях для русского языка, с результатами анализа тональности текстов на английском языке, полученными с помощью автоматического машинного перевода.

Язык: русский
Полный текст
Ключевые слова: сентимент-анализанализ тональности текстатональные словариавтоматический машинный переводавтоматические распознавание речи

В книге

Сборник трудов IX конгресса молодых ученых
Т. 1. , Университет ИТМО, 2021.
Похожие публикации
Метод распознавания сентимента и эмоций в транскрипциях русскоязычной речи с использованием машинного перевода
Двойникова А. А., Кагиров И. А., Карпов А. А., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2024
В статье рассматривается проблема распознавания сентимента и эмоций пользователей в русскоязычных текстовых транскрипциях речи с использованием словарных методов и машинного перевода. Количество имеющихся информационных ресурсов для анализа сентимента текстовых сообщений на русском языке очень ограничено, что существенно затрудняет применение базовых методов анализа сентимента, а именно, предобработки текстов, векторизации с помощью тональных словарей, традиционных классификаторов. Для ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Сентимент-анализ разговорной речи при помощи метода, основанного на тональных словарях
Двойникова А. А., 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. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Аналитический обзор подходов к распознаванию тональности русскоязычных текстовых данных
Двойникова А. А., 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 ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Онлайн-дискурс о демографической политике Китая: методологические аспекты анализа постов в социальной сети Weibo
Бочарова А. П., Денисов И. Е., Зуенко И. Ю., Вестник Санкт-Петербургского университета. Востоковедение и африканистика 2025 Т. 17 № 2 С. 366–377
Статья посвящена анализу восприятия современным китайским обществом недавних изменений в демографической политике КНР, в соответствии с которыми ограничения на количество детей в семье смягчены сначала до двух (2015 г.), а затем до трех детей в семье (2021 г.). Демографическая политика — один из наиболее сложных и вместе с тем значимых аспектов социальной политики КНР с ...
Добавлено: 19 февраля 2026 г.
Императивный интернет-комментарий как особый жанр конфликтной интернет-коммуникации
Шульгинов В. А., Жанры речи 2025 Т. 20 № 3(47) С. 327–336
В статье рассматривается императивный интернет-комментарий как особый жанр конфликтного интернет-дискурса. Исследование проводилось на базе двух сообществ социальной сети «ВКонтакте», различающихся по структуре социальных связей: вертикального типа (официальное сообщество «ВКонтакте с авторами») и горизонтального типа («Новости звёзд шоу-бизнеса»). С применением автоматических методов сбора и анализа данных было установлено, что данный тип текста демонстрирует устойчивую негативную тональность ...
Добавлено: 12 октября 2025 г.
Представленность России в британских онлайн-источниках в 2022 г.
Шариков А. В., Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Литературоведение, журналистика 2024 Т. 29 № 3 С. 534–550
Выявлены особенности репрезентации россии в британских онлайн-источниках в 2022 г., когда началась специальная военная операция на украине. автор использовал статистический анализ на основе мониторинговой системы factiva: база данных содержит около 4,5 млн текстов, опубликованных на 416 британских онлайн-ресурсах с 1 января по 31 декабря 2022 г. Для определения тональности сообщений использовался сентимент-анализ (версия системы factiva). ...
Добавлено: 5 февраля 2025 г.
О соотношении сообщений позитивной и негативной тональности на русскоязычных информационных онлайн-ресурсах
Шариков А. В., Потапова В. В., Вестник Академии медиаиндустрии 2023 Т. 34 № 2 С. 48–64
В статье приводятся результаты исследования, проведенного в НИУ «Высшая школа экономики» на корпусе текстов мониторинговой системы Factiva, опубликованных в 2020 году. Цель исследования - выявить количественное соотношение между публикациями позитивной и негативной тональности на русскоязычных онлайн-ресурсах в сравнении с публикациями зарубежных изданий на иностранных языках. Обнаружен заметный сдвиг русскоязычных материалов в негативную тональность. Обнаружена связь ...
Добавлено: 5 февраля 2025 г.
Через годы, через расстояния…: динамика эмоциональной тональности и ключевых тем в текстах песен о Великой Отечественной войне с 1965 по 1990 годы (на материале корпуса советских песен)
Колмогорова А. В., Колмогорова П. А., Куликова Е. Р., Вестник Томского государственного университета 2024 № 508 С. 65–76
Статья посвящена описанию специфики дискурсивизации темы войны в песнях о Великой Отечественной войне, выпущенных звукозаписывающей компанией «Мелодия» за четыре десятилетия ХХ в.: 60-е, 70-е, 80-е, 90-е годы. Применение методов компьютерной лингвистики позволило получить данные о специфике распределения тем в текстах песен каждого из десятилетий и о ведущей эмоциональной тональности. Выявлено, что, в целом, особенности дискурсивной репрезентации темы войны в ...
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
Цифровые технологии в лингвистических исследованиях
Колмогорова А. В., М.: АйПиАр Медиа, 2024.
В учебнике рассматриваются основные ресурсы и инструменты, использование которых окажет существенную методологическую поддержку при проведении лингвистических исследований различного уровня и проблематики. Теоретический материал иллюстрируется практическими кейсами из опыта работы автора. В издании использованы результаты проекта «Текст как Big Data: моделирование конвергентных процессов в языке и речи цифровыми методами», выполненного в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ...
Добавлено: 18 марта 2024 г.
Исследовательский потенциал корпуса советских песен: эмоциональная тональность и география песенных текстов через призму компьютерных технологий
Колмогорова А. В., Зарембо В. С., Ткачева Е. С. и др., В кн.: Лингвистическая семантика в пространственном измерении: Словарь. Дискурс. Корпус.: Екатеринбург: Кабинетный ученый, 2024. Гл. 10 С. 423–445.
Цель данного исследования – описать характеристики текста популярной советской песни как лингвоидеологического феномена. В качестве материала используется корпус советской песни, собранный исследовательской группой. В фокусе данной публикации – две характеристики: изменения эмоциональной тональности популярных песен, выпускавшихся на граммпластинках фирмой «Мелодия» в разные периоды советской эпохи, и города, упоминавшиеся в песнях с 1950 по 2000 гг. ...
Добавлено: 10 декабря 2023 г.
О прошлом, но в разное время: компьютерный анализ текстов учебников по истории СССР/России для шести поколений студентов
Колмогорова А. В., Колмогорова П. А., Куликова Е. Р., Вестник Томского государственного университета. Филология 2024 № 89 С. 73–103
В статье анализируются тексты о семи периодах российской истории в трех вузовских учебниках: 1946, 1983 и 2006 годов. С помощью методов компьютерного анализа текстовых данных выявляется специфика поколенческого нарратива об истории страны в указанные три временных периода. Результаты демонстрируют, что тексты разных лет имеют различных эмоциональный «размах», разные тематические доминанты, которые связаны с «духом» соответствующего ...
Добавлено: 10 декабря 2023 г.
От любви до ненависти: распределение эмоциональной лексики в русском рассказе начала XX века
Москвина А. Д., Кирина М. А., В кн.: Труды международной конференции «Корпусная лингвистика — 2023».: СПб.: Издательство Санкт-Петербургского государственного университета, 2024. С. 156–166.
Статья представляет результаты экспериментов, исследующих распределение эмоциональной лексики в русском рассказе первой трети XX века. Эмоциональность слов и текстов определяется автоматически с помощью методов дистрибутивной семантики, что не требует использования словарей или предварительной разметки данных. Результатом стали данные о распределениях эмоциональной лексики по рассказам, а также сопоставление автоматически полученных данных с читательской оценкой. Самым эмоционально ...
Добавлено: 9 декабря 2023 г.
Сентимент-анализ как метод исследования информационной повестки и общественного мнения (на примере СМИ и социальных сетей КНР)
Анташева М. С., Лобанова П. А., Исаева Ю. К. и др., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2023 № 57 С. 7–41
Информационная повестка, транслируемая китайскими медиаресурсами, является источником актуальных данных о мнении общества в отношении ключевых вопросов социального благосостояния. Вследствие технических особенностей организации китайских веб-сайтов и необходимости привлечения дополнительных ресурсов для автоматической обработки (парсинга) текстов на китайском языке, данная тематика не представлена достаточно широко в отечественных и зарубежных исследованиях. Целью настоящей работы является демонстрация методологии и ...
Добавлено: 9 ноября 2023 г.
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ИНТЕРНЕТ-ТЕКСТОВ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ "КУБ ЛЁВХЕЙМА"
Колмогорова А. В., Калинин А. А., В кн.: Язык и искусственный интеллект: Сборник статей по итогам конференции «Лингвистический форум 2020: Язык и искусственный интеллект».: Издательский дом ЯСК, 2023. С. 167–181.
В данной публикации рассматривается специфика и эвристика средств визуализации данных, полученных в результате применения алгоритмов анализа эмоций в тексте. Дан общий обзор применения техник визуализации для задач сентимент-анализа и анализа эмоций. Предложены варианты визуализации эмоционального представления текстов, анализируемых в рамках теоретического подхода «Куб Лёвхейма», в котором эмоция представляется в виде комбинации трех нейротрансмиттеров. Подобная модель ...
Добавлено: 31 октября 2023 г.
Язык и искусственный интеллект: Сборник статей по итогам конференции «Лингвистический форум 2020: Язык и искусственный интеллект»
Издательский дом ЯСК, 2023.
В сборнике представлены статьи участников «Лингвистического форума 2020: Язык и искусственный интеллект» (конференции, ноябрь 2020, РАН), отражающие общую и частную проблематику научных исследований в области лингвистики и компьютерных технологий. Авторы публикуемых статей предлагают решения специальных вопросов на фоне более масштабных объектов научной эвристики, обязательных при разработке и применении искусственного интеллекта: мозг, сознание, мышление, дискретность/недискретность единиц ...
Добавлено: 31 октября 2023 г.
Emotions and Monoamines: New Approach to the Emotional Text Classification in Sentiment Analysis
Колмогорова А. В., Advances in Intelligent Systems and Computing 2021 No. 3 P. 375–384
Добавлено: 30 октября 2022 г.
АНТИМИГРАНТСКАЯ РИТОРИКА В БРИТАНСКИХ СМИ ДО И ПОСЛЕ РЕФЕРЕНДУМА
Балакина Ю. В., Галочкин А. Е., Вестник Пермского университета. Серия: Политология 2020 № 4 С. 115–126
Актуальность представляемого исследования обусловлена отсутствием работ сравнительного характера, в фокусе которых находится британский антимигрантский медиа-дискурс двух ключевых периодов в новейшей истории миграционной политики – до и после Брексит. Методологической основой работы послужили теории социальных акторов ван Левена (2008), концептуальная оппозиция «свой – чужой» Т. ван Дейка (1989), а также теория установления повестки дня М. МакКомбса и ...
Добавлено: 23 декабря 2020 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору