ТОНАЛЬНИЙ АНАЛІЗ КОЛОКАЦІЙ ІЗ КОМПОНЕНТОМ «ПЕРЕМОГА»
DOI:
https://doi.org/10.32782/2410-0927-2023-19-3Ключові слова:
аналіз тональності, медійний дискурс, колокації, ГРАК, Google Cloud Natural Language API.Анотація
У статті розглянуті методи аналізу тональності, які в останні роки стали дуже популярними, і цей інтерес охопив не лише науковців, але й компанії, уряди та різноманітні організації. В рамках дослідження проаналізовано кілька суттєвих наукових праць, які стосуються цього питання. Дослідження присвячене аналізу тональностей колокацій із компонентом «перемога», які були вилучені з корпусу сучасних періодичних видань з ГРАК на базі програмного забезпечення Sketch Engine. Загалом було зібрано 70 словосполук, які охоплюють період війни з лютого 2022 року. Тональний аналіз проводився за допомогою Google Cloud Natural Language API. Це потужний та дуже простий у використанні інструмент, який використовує передові можливості машинного навчання, що розроблені Google, для аналізу та розуміння структури та значення тексту. Він має ряд функцій з обробки природної мови, включаючи аналіз настрою, розпізнавання об'єктів та синтаксичний аналіз. Це дає можливість розробникам створювати додатки, які здатні обробляти та аналізувати великі обсяги тексту в режимі реального часу. API надає оцінку тональності та величину для кожного фрагмента тексту, причому оцінка варіюється від -1 (негативна) до 1 (позитивна). Було виявлено домінування позитивної тональності на рівні 66%. Основні фрази, які відображають позитивну оцінку, включають «наша перемога», «велика перемога», «нова перемога». Це свідчить про оптимізм та віру в перемогу серед українського населення. Також були виявлені словосполучення, які отримали нейтральну оцінку та рідкісні випадки, коли слово «перемога», пов'язане з негативними емоціями. Також нами було проведено класифікацію колокацій за допомогою функції Text Moderation. Це дослідження допомагає краще розуміти сприйняття та відношення до поняття «перемога» в українському суспільстві під час російсько-української війни.
Посилання
Бобкова Т. Теоретико-методологічні підходи до вивчення колокацій у сучасному мовознавстві. Вісник Київського національного лінгвістичного університету. Серія «Філологія». 2014. T. 17. № 2. C. 14–22.
Генеральний регіонально анотований корпус української мови (ГРАК) / М. Шведова, Р. фон Вальденфельс, С. Яригін, А. Рисін, В. Старко, Т. Ніколаєнко та ін. Київ, Львів, Єна, 2017-2023. – uacorpus.org.
Дарчук Н. Лінгвістичні засади автоматичного сентимент аналізу українськомовного тексту. Science and education a new dimension. 2019. № 189. С. 10–13.
Немеш О., Романюк А., Теслюк В. Аналіз тональності тексту: основні поняття та приклади застосування // Людина. Комп’ютер. Комунікація: зб. наук. праць. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2015. С. 47–49.
Онищенко І. В. Категорія оцінки та засоби її вираження в публіцистичних та інформаційних текстах: автореф. дис. ... канд. філол. наук: 10.02.01. Дніпро, 2004. 22 с.
Романишин М., Романюк А. Тональний словник української мови на основі сентимент-анотованого корпусу.Українське мовознавство. 2013. Вип. 43. С. 63–74.
Шаховська Н., Шаховська Х. Метод аналізу відгуків клієнтів з природномовних текстів // Штучний інтелект. 2018. № 3 (81). С. 18–26.
Kumar A, Sebastian TM .Sentiment analysis: a perspective on its past, present and future. Int J Intell Syst Appl, 2012. № 4(10), 11–14.
Liu B. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Williston-London: Morgan&Claypool Publishers, 2012. 168 p.
Liu B. Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments and Emotions and Subjectivity. Cambridge: Cambridge University Press, 2015. 384 p.
