sibsutisВестник СибГУТИThe Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science1998-6920СибГУТИ10.55648/1998-6920-2025-19-3-52-60sibsutis-982Research ArticleСтатьиКлассификатор речевой агрессии в русскоязычных неструктурированных текстахClassifier of speech aggression in Russian-language unstructured textshttps://orcid.org/0009-0007-4567-2109ПастревичМарина КонстантиновнаPastrevichMarina Konstantinovna

кафедра Программного обеспечения и администрирования информационных систем, преподаватель

mirstat@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0040-5764ВоронинаИрина ЕвгеньевнаVoroninaIrina Evgenievnairina.voronina@gmail.comФГБОУ ВО ВГУРоссияFederal State Budgetary Educational Institution of Higher Education Voronezh State UniversityRussian Federation202530092025193Вестник СибГУТИ5260Copyright © Пастревич М.К., Воронина И.Е., 20252025Пастревич М.К., Воронина И.Е.Pastrevich M.K., Voronina I.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/982

Рассматриваются проблемы классификации языковой агрессии в неструктурированных текстах информационного пространства. Анализируются различные подходы к определению понятия «языковая агрессия», а также методы её выявления и оценки. Особое внимание уделяется вопросам автоматической обработки текстов для обнаружения агрессивных высказываний. Описываются существующие алгоритмы и модели машинного обучения, применяемые для решения этой задачи. Помимо этого, обсуждаются перспективы развития технологий анализа текста и их применения в борьбе с распространением вербальной агрессии в интернете.

The problems of classification of linguistic aggression in unstructured texts of the information space are considered. Various approaches to defining the concept of "linguistic aggression" are analyzed, as well as methods for its detection and assessment. Particular attention is paid to issues of automatic text processing for detecting aggressive statements. Existing algorithms and machine learning models used to solve this problem are described. In addition, the prospects for the development of text analysis technologies and their application in the fight against the spread of verbal aggression on the Internet are discussed.

классификациямодельобучениеязыковая агрессиянейронная сетьclassificationmodellearninglanguage aggressionneural networkReferencesГорбачева, Е.Ю. Агрессивная коннотация в текстах СМИ / Е.Ю. Горбачева, К.Э. Омельченко // Молодой ученый. – 2016. – № 28.1 (132.1). – С. 8-11.Gorbacheva, E.Yu. Aggressive connotation in media texts / E.Yu. Gorbacheva, K.E. Omelchenko // Young scientist. - 2016. - No. 28.1 (132.1). - P. 8-11.Денисова, А.В. Лексико-семантические способы выражения речевой агрессии в английском и русском языках / А.В. Денисова // Вестник Воронежского государственного университета. – 2021. – № 1. – С. 48-56.Denisova, A.V. Lexical and semantic ways of expressing speech aggression in English and Rus-sian / A.V. Denisova // Bulletin of the Voronezh State University. - 2021. - No. 1. - P. 48-56.Щербинина Ю.В. Русский язык. Речевая агрессия и пути её преодоления: учебное пособие/ Ю.В. Щербинина. - Москва: Флинта-Наука, 2018. - 225 с.Shcherbinina Yu.V. Russian language. Speech aggression and ways to overcome it: a tutorial / Yu.V. Shcherbinina. - Moscow: Flinta-Nauka, 2018. - 225 p.Шейгал Е.И. Семиотика политического дискурса: монография / Е.И.Шейгал. - Волгоград: Перемена, 2000. - 367 с.Sheigal E.I. Semiotics of political discourse: monograph / E.I.Sheigal. - Volgograd: Peremena, 2000. - 367 p.Buss, A.H. The Psychology of Aggression / A.H. Buss. – Michigan : Wiley, 1961. – 307 с.Buss, A.H. The Psychology of Aggression / A.H. Buss. – Michigan: Wiley, 1961. – 307 p.Выготский, Л.С. Проблемы развития психики / Л.С. Выготский. – Москва : Педагогика, 1982. – 368 с.Vygotsky, L.S. Problems of development of the psyche / L.S. Vygotsky. – Moscow: Peda-gogy, 1982. – 368 p.Ениколопов, С.Н. Агрессивность и имплицитная теория насилия / С.Н. Ениколопов, Н.В. Чудова // Прикладная юридическая психология. – 2017. – № 2. – С. 18-26.Rubtsova, Yu.V. Methods and algorithms for constructing information systems for classifying social network texts by tonality: specialty 05.13.17 - "Theoretical Foundations of Computer Sci-ence": dissertation for the degree of candidate of technical sciences / Rubtsova Yulia Vladimirovna. - Novosibirsk, 2019. - 141 p.Фромм, Э. Анатомия человеческой деструктивности / Э. Фромм. –Москва : Республика, 1994. – 261 с.Fromm, E. Anatomy of human destructiveness / E. Fromm. - Moscow: Respublika, 1994. - 261 p.Макарова, Е.А. Модели и алгоритмы обработки слабоструктурированных текстовых данных на основе методов искусственного интеллекта : специальность 2.3.1 Системный анализ, управление и обработка информации, статистика : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Макарова Елена Андреевна. – Брянск, 2023. – 166 с. .Safarov, L.S. Use of TEXT MINING technologies in automatic text processing / L.S. Safarov // Economy and society. - 2023. - No. 1 (104). - P. 639-642.Котельников, Е.В. Методология интеллектуального анализа мнений при обработке текстовой информации на основе правдоподобного вывода : специальность 05.13.17 Теоретические основы информатики : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Котельников Евгений Вячеславович. – Нижний Новгород, 2019. – 39 с. .Enina, L.V. Modern Russian slogans as a supertext: specialty 10.02.01: abstract of a dissertation for a candidate of philological sciences / Enina Lidiya Vladimirovna. - Ekaterinburg, 1999. - 18 p.Енина, Л.В. Современные российские лозунги как сверхтекст : специальность 10.02.01 : автореферат диссертации на соискание кандидата филологических наук / Енина Лидия Владимировна. – Екатеренбург, 1999. – 18 с.Mikhalskaya, A.K. Fundamentals of Rhetoric: Thought and Word: a textbook for students in grades 10-11 / A.K. Mikhalskaya. - Moscow: Prosveshchenie, 1996. - 416 p.Михальская, А.К. Основы риторики: Мысль и слово: учебное пособие для учащихся 10-11 классов / А.К. Михальская. – Москва : Просвещение, 1996. – 416 с.Palamarchuk, N.A. Ways of expressing aggression in the texts of Internet comments / N.A. Pal-amarchuk // Actual problems of theoretical and applied linguistics. - 2011. - No. -. - P. 19-28.Паламарчук, Н.А. Способы выражения агрессии в текстах Интернет-комментариев / Н.А. Паламарчук // Актуальные проблемы теоретической и прикладной лингвистики. – 2011. – № -. – С. 19-28.Shcherbinina Yu.V. Russian language. Speech aggression and ways to overcome it: a textbook / Yu.V. Shcherbinina. - Moscow: Flinta-Nauka, 2018. - 225 p.Щербинина Ю.В. Русский язык. Речевая агрессия и пути её преодоления: учебное пособие/ Ю.В. Щербинина. - Москва: Флинта-Наука, 2018. - 225 с.Fromm, E. Anatomy of human destructiveness / E. Fromm. – Moscow: Respublika, 1994. – 261 p.Фромм, Э. Анатомия человеческой деструктивности / Э. Фромм. –Москва : Республика, 1994. – 261 с.Scikit-learn [Electronic resource]. – Access mode: https://scikitlearn.org/stable/modules/naive_bayes.html#multinomial-naive-bayes (date of access: 20.11.2024).Scikit-learn [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://scikitlearn.org/stable/modules/naive_bayes.html#multinomial-naive-bayes (дата обращения:20.11.2024).Scikit-learn [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://scikitlearn.org/stable/modules/naive_bayes.html#multinomial-naive-bayes (дата обращения:20.11.2024).Бобр, А.Д. Методы вербальной агрессии в комментариях пользователей социальных сетей : специальность 5.9.8. -Теоретическая, прикладная и сравнительно-сопоставительная лингвистика (филологические науки) : автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора филологических наук / Бобр Арина Дмитриевна. – Москва, 2024. – 21 с.Бобр, А.Д. Методы вербальной агрессии в комментариях пользователей социальных сетей : специальность 5.9.8. -Теоретическая, прикладная и сравнительно-сопоставительная лингвистика (филологические науки) : автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора филологических наук / Бобр Арина Дмитриевна. – Москва, 2024. – 21 с.Xu, Shuo Bayesian Naive Bayes classifiers to text classification / Shuo Xu // JOURNAL OF INFORMATION SCIENCE, 2018. – С. 48-59.Xu, Shuo Bayesian Naive Bayes classifiers to text classification / Shuo Xu // JOURNAL OF INFORMATION SCIENCE, 2018. – С. 48-59.Abusive language detection from social media comments using conventional machine learning and deep learning approaches / M.P. Akhter, J.B. Zheng, I.R. Naqvi [и др.] // MULTIMEDIA SYSTEMS, 2022. – С. 1925-1940.Abusive language detection from social media comments using conventional machine learning and deep learning approaches / M.P. Akhter, J.B. Zheng, I.R. Naqvi [и др.] // MULTIMEDIA SYSTEMS, 2022. – С. 1925-1940.Aggression Detection in Social Media from Textual Data Using Deep Learning Models / U. Khan, S. Khan, A. Rizwan [и др.] // APPLIED SCIENCES-BASEL, 2022. – С. 1-16.Aggression Detection in Social Media from Textual Data Using Deep Learning Models / U. Khan, S. Khan, A. Rizwan [и др.] // APPLIED SCIENCES-BASEL, 2022. – С. 1-16.Supervised Classifiers to Identify Hate Speech on English and Spanish Tweets / S. Almatarneh, P. Gamallo, FJR Pena, A. Alexeev // DIGITAL LIBRARIES AT THE CROSSROADS OF DIGITAL INFORMATION FOR THE FUTURE: ICADL, 2019. – С. 23-30.Supervised Classifiers to Identify Hate Speech on English and Spanish Tweets / S. Almatarneh, P. Gamallo, FJR Pena, A. Alexeev // DIGITAL LIBRARIES AT THE CROSSROADS OF DIGITAL INFORMATION FOR THE FUTURE: ICADL, 2019. – С. 23-30.To BAN or Not to BAN: Bayesian Attention Networks for Reliable Hate Speech Detection / K. Miok, B. Skrlj, D. Zaharie, M.. Robnik-Sikonja // COGNITIVE COMPUTATION, 2022. – С. 353-371.To BAN or Not to BAN: Bayesian Attention Networks for Reliable Hate Speech Detection / K. Miok, B. Skrlj, D. Zaharie, M.. Robnik-Sikonja // COGNITIVE COMPUTATION, 2022. – С. 353-371.Пастревич, М.К. Выбор подхода для решения задачи программной классификации вербальной агрессии в социальных сетях / И.Е. Воронина, М.К. Пастревич // Информационные системы и технологии. – 2023. – № 3. – С. 52-58.Пастревич, М.К. Выбор подхода для решения задачи программной классификации вербальной агрессии в социальных сетях / И.Е. Воронина, М.К. Пастревич // Информационные системы и технологии. – 2023. – № 3. – С. 52-58.Пастревич, М.К. Анализ моделей для классификации неструктурированных текстов в информационном пространстве / И.Е. Воронина, М.К. Пастревич // Информационные системы и технологии. – 2024. – № 1(141). – С. 31-36. – ISSN 2072-8964Пастревич, М.К. Анализ моделей для классификации неструктурированных текстов в информационном пространстве / И.Е. Воронина, М.К. Пастревич // Информационные системы и технологии. – 2024. – № 1(141). – С. 31-36. – ISSN 2072-8964

The authors declare that there are no conflicts of interest present.