• 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
  • Сравнительный анализ методов аспектного анализа тональности текстов
  • 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

?

Сравнительный анализ методов аспектного анализа тональности текстов

С. 487–493.
Абрегова З. Х., Двойникова А. А.

В статье рассматриваются различные методы аспектного анализа тональности текстовых данных, включая как традиционные методы, основанные на правилах, так и современные алгоритмы машинного и глубокого обучения. В работе представлен сравнительный анализ корпусов данных и методов аспектного анализа тональности текстов, который является важной задачей в области обработки естественного языка и анализа данных.

Язык: русский
Ключевые слова: обработка естественного языкаязыковые моделикорпуса данных аспектный анализ тональностиbertbased модели

В книге

Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО
Университет ИТМО, 2025.
Похожие публикации
Аналитический обзор многомодальных корпусов данных для распознавания эмоций
Двойникова А. А., 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 ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Анализ информационного и математического обеспечения для распознавания аффективных состояний человека
Двойникова А. А., Маркитантов М. В., Рюмина Е. В. и др., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2022 Т. 21 № 6 С. 1097–1144
Аннотация. В статье представлен аналитический обзор исследований в области аффективных вычислений. Это направление является составляющей искусственного интеллекта, и изучает методы, алгоритмы и системы для анализа аффективных состояний человека при его взаимодействии с другими людьми, компьютерными системами или роботами. В области интеллектуального анализа данных под аффектом подразумевается проявление психологических реакций на возбуждаемое событие, которое может протекать ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Нейросетевые инструменты в арсенале вузовского преподавателя
Федоров А. О., Вакку Г. В., Лебедева С. Э., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2026 Т. 8 № 2 С. 163–182
С увеличением объемов данных преподаватель вуза может потратить годы на обработку и  систематизацию информации. Персонализированная помощь, рекомендации по контенту, сбор данных для обзоров литературы и оформление библиографических ссылок укрепляют роль искусственного интеллекта как эффективного нейросетевого инструмента научной коммуникации. В данной статье рассматриваются практические примеры использования таких инструментов, как Elicit, SciSpace, Consensus, Undermind и Paperfinder, для упрощения ...
Добавлено: 7 апреля 2026 г.
Психолингвистический анализ непрофессионального дискурса о коррупции в социальной сети в «ВКонтакте»
Кузнецова Ю. М., Максименко А. А., Станкевич М. А. и др., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2026 № 1 С. 231–250
Статья посвящена анализу непрофессионального онлайн-дискурса о коррупции, представленного в социальной сети «ВКонтакте». В отличие от институционального или экспертного подхода, фокус на обыденной, пользовательской рефлексии позволяет уловить глубинные ценностные установки, формы выражения и языковые паттерны повседневной морали, что особенно актуально в условиях роста значимости социальных сетей как источника информации и формирования общественных настроений. Целью исследования являлось ...
Добавлено: 6 ноября 2025 г.
Синтаксическая позиция «народа» в политическом дискурсе левого и правого популизма (опыт синтаксического анализа на основе NLP)
Галочкин А. Е., Филологические науки в МГИМО 2024 Т. 10 № 2 С. 23–37
В данной статье предпринимается попытка измерить популизм в англоязычных выступлениях политиков с использованием методов компьютерной лингвистики. Актуальность данного исследования связана не только с ростом популизма в мире и важностью понимания механизмов политического дискурса, но и недостатком лингвистических исследований в контексте корпусных исследований. Большинство предложенных на сегодняшний день методов требуют значительных ресурсов или страдают от структурных ...
Добавлено: 19 сентября 2024 г.
Alternative method sentiment analysis using emojis and emoticons
Surikov A., Evgeniia Egorova, Procedia Computer Science 2020 Vol. 178 P. 182–193
Our research aims to develop an alternative method for analyzing the tonality of the texts. Most of the traditional methods for determining tonality classes are based on text analysis and ignore various emotional indicators that users actively used in social networks. Therefore, it improves the quality of predicting the tonality of the class. The study ...
Добавлено: 15 мая 2024 г.
Роли локальной идентичности в сопротивлении реновации: кейс района Свиблово в Москве
Переяславцев Д. П., Городские исследования и практики 2023 Т. 7 № 4 С. 68–86
В работе представлено исследование роли образов места, составляющих локальную идентичность местных жителей, в городских протестах. В качестве примера использовался московский район Свиблово, с 2017 года активно протестующий против проведения программы реновации. Основная методология исследования — семантический анализ текстов из социальных сетей и протестных петиций с помощью алгоритмов обработки естественного языка; найденные закономерности подкреплялись материалами о ...
Добавлено: 30 апреля 2024 г.
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ГЕНЕРАЦИИ ПОВСЕДНЕВНЫХ ДИАЛОГОВ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ: ПИЛОТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Кругликова В. Г., В кн.: Анализ речи: теоретические и прикладные аспекты: сборник научных статей.: [б.и.], 2023.
В статье представлен сравнительный анализ различных языковых моделей, используемых для генерации текстов, и произведена оценка их эффективности для задачи генерации диалоговой речи. В сравнительном анализе участвуют модели GPT-3, BERT, LSTM. Данное исследование является частью проекта по разработке системы генерации диалогов на русском языке. В работе также описана архитектура разрабатываемой системы и предложены примеры её использования. ...
Добавлено: 10 декабря 2023 г.
Investor sentiment and the NFT hype index: to buy or not to buy?
Бакланова В. С., Куркин А. В., Теплова Т. В., China Finance Review International 2024 Vol. 14 No. 3 P. 522–548
Добавлено: 10 декабря 2023 г.
Grammar in Language Models: BERT Study
Chistyakova K., Kazakova Tatiana, / NRU HSE. Series WP BRP "Linguistics". 2023. No. 115.
Добавлено: 29 ноября 2023 г.
Multimodal Discourse Trees in Forensic Linguistics
Galitsky B., Ильвовский Д. А., Гончарова Е. Ф., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Вып. 22.Вып. 22.: [б.и.], 2023.
В работе исследуется концепция построения мультимодального дискурсивного дерева для структурированного представления текста, обогащенного дополнительной информацией из источников различной природы. В более ранних работах были введены понятия коммуникативных дискурсивных деревьев, расширенных с помощью теории речевых актов, а также расширенных дискурсивных деревьев, которые отражают структуру не одного текста, а набора связанных документов; в данной работе мы исследуем возможность расширения дискурсивной структуры за счет ...
Добавлено: 10 ноября 2023 г.
Вопросы дистрибутивно-смыслового анализа скелетных структур текстов в задачах автоматизированной обработки языковых данных
Мыльникова А. В., Мыльников Л. А., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2023 № 5 С. 21–30
Предложен подход к построению скелетных структур текстов на основе дистрибутивного анализа предложений, который состоит в структурировании и формализации языковых единиц и позволяет выявлять уникальные лексико-грамматические дистрибутивные закономерности. Представлена система обозначений и способ формализации данных для обучения модели анализа текста. ...
Добавлено: 19 июня 2023 г.
Использование BERT для классификации коротких научных текстов на русском языке
Кусакин И. К., Цурупа А. М., Алмакаев А. В. и др., В кн.: НТИ-2022. Научная информация в современном мире: глобальные вызовы и национальные приоритеты : материалы 10-ой научной конференции с международным участием, посвященной 70-летию ВИНИТИ РАН, Москва, 25–26 октября 2022 года.: М.: ВИНИТИ РАН, 2022. С. 103–109.
В данной работе рассматриваются подходы к обучению классификаторов научных статей на основе BERT с целью реализации приложения для адаптации лучших моделей для последующего использования в инфраструктуре ВИНИТИ РАН. Для этого лингвистическая модель BERT была обучена на специализированном корпусе научных текстов для последующего использования в качестве встроенной части классификатора. В работе приведены результаты экспериментов по обучению ...
Добавлено: 31 января 2023 г.
Исследование методов машинного обучения для классификации научных текстов на русском языке
Кусакин И. К., Федорец О. В., Романов А. Ю., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2022 Т. 12 С. 6–9
В данной работе рассматриваются современные подходы к обработке естественного языка и применения технологий искусственного интеллекта в задаче классификации научных текстов на русском языке. Работа посвящена анализу реализаций методов векторизации текстовой информации применительно к задаче обучения различных моделей классификаторов: от классических алгоритмов машинного обучения до нейросетевых архитектур-трансформеров. ...
Добавлено: 31 января 2023 г.
The voice of Twitter: observable subjective well-being inferred from tweets in Russian
Сметанин С. И., Mikhail Komarov, PeerJ Computer Science 2022 Vol. 8 Article e1181
Добавлено: 29 декабря 2022 г.
Analyzing COVID-19 Medical Papers Using Artificial Intelligence: Insights for Researchers and Medical Professionals
Dmitry Soshnikov, Petrova T., Soshnikova V. и др., Big Data and Cognitive Computing 2022 Vol. 6 No. 1 Article 4
Since the beginning of the COVID-19 pandemic almost two years ago, there have been more than 700,000 scientific papers published on the subject. An individual researcher cannot possibly get acquainted with such a huge text corpus and, therefore, some help from artificial intelligence (AI) is highly needed. We propose the AI-based tool to help researchers ...
Добавлено: 22 февраля 2022 г.
Спрос на знания умения и навыки в вакансиях: кого готовит университет?
Терников А. А., Бляхер М. Л., Мир России: Социология, этнология 2023 Т. 32 № 2 С. 74–96
Важным вызовом для современной системы высшего образования является достижение максимального соответствия знаний умений и навыков выпускников высших учебных учреждений потребностям рынка труда. В настоящей работе проведён сравнительный анализ образовательных программ по направлениям подготовки в сфере социальных, математических и компьютерных наук, а также сопоставимых с ними вакансий. Для анализа используется унификация семантического ядра документов системы высшего ...
Добавлено: 9 февраля 2022 г.
A Semi-automated Pipeline for Mapping the Shifts and Continuities in Media Discourse
Широканова А. А., Силютина О. Я., , in: Digital Transformation and Global Society. 6th International Conference, DTGS 2021, St. Petersburg, Russia, June 23–25, 2021, Revised Selected Papers.: Springer, 2022. P. 19–35.
Добавлено: 27 января 2022 г.
Когнитивная обработка биномиалов русского языка тюркско-русскими билингвами
Буб А. С., Артёменко Е. Д., Язык и культура 2019 № 48 С. 32–45
Статья посвящена исследованию одного из аспектов билингвизма, а именно изучению процессов когнитивной обработки лексических единиц двуязычными индивидами. Как показывает обзор научной литературы, ментальный лексикон билингва отличается от ментального лексикона монолингва тем, что в последнем слова существуют не по отдельности, а вместе с колокационными связями, т.е. в совокупности с другими словами лексикона. Подобная организация отражается в ...
Добавлено: 29 октября 2021 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