Классификатор речевой агрессии в русскоязычных неструктурированных текстах
https://doi.org/10.55648/1998-6920-2025-19-3-52-60
Аннотация
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.
Об авторах
Марина Константиновна Пастревич
ФГБОУ ВО ВГУ
Россия
Россия
кафедра Программного обеспечения и администрирования информационных систем, преподаватель
Ирина Евгеньевна Воронина
ФГБОУ ВО ВГУ
Россия
Россия
Список литературы
1. Горбачева, Е.Ю. Агрессивная коннотация в текстах СМИ / Е.Ю. Горбачева, К.Э. Омельченко // Молодой ученый. – 2016. – № 28.1 (132.1). – С. 8-11.
2. 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.
3. Щербинина Ю.В. Русский язык. Речевая агрессия и пути её преодоления: учебное пособие/ Ю.В. Щербинина. - Москва: Флинта-Наука, 2018. - 225 с.
4. Шейгал Е.И. Семиотика политического дискурса: монография / Е.И.Шейгал. - Волгоград: Перемена, 2000. - 367 с.
5. Buss, A.H. The Psychology of Aggression / A.H. Buss. – Michigan : Wiley, 1961. – 307 с.
6. Выготский, Л.С. Проблемы развития психики / Л.С. Выготский. – Москва : Педагогика, 1982. – 368 с.
7. Ениколопов, С.Н. Агрессивность и имплицитная теория насилия / С.Н. Ениколопов, Н.В. Чудова // Прикладная юридическая психология. – 2017. – № 2. – С. 18-26.
8. Фромм, Э. Анатомия человеческой деструктивности / Э. Фромм. –Москва : Республика, 1994. – 261 с.
9. 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. .
10. 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. .
11. 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.
12. Михальская, А.К. Основы риторики: Мысль и слово: учебное пособие для учащихся 10-11 классов / А.К. Михальская. – Москва : Просвещение, 1996. – 416 с.
13. Паламарчук, Н.А. Способы выражения агрессии в текстах Интернет-комментариев / Н.А. Паламарчук // Актуальные проблемы теоретической и прикладной лингвистики. – 2011. – № -. – С. 19-28.
14. Щербинина Ю.В. Русский язык. Речевая агрессия и пути её преодоления: учебное пособие/ Ю.В. Щербинина. - Москва: Флинта-Наука, 2018. - 225 с.
15. Фромм, Э. Анатомия человеческой деструктивности / Э. Фромм. –Москва : Республика, 1994. – 261 с.
16. Scikit-learn [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://scikitlearn.org/stable/modules/naive_bayes.html#multinomial-naive-bayes (дата обращения:20.11.2024).
17. 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.
18. Xu, Shuo Bayesian Naive Bayes classifiers to text classification / Shuo Xu // JOURNAL OF INFORMATION SCIENCE, 2018. – С. 48-59.
19. 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.
20. 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.
21. 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.
22. 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.
23. 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.
24. 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 2072-8964
Дополнительные файлы
Рецензия
Для цитирования:
Пастревич М.К., Воронина И.Е. Классификатор речевой агрессии в русскоязычных неструктурированных текстах. Вестник СибГУТИ. 2025;19(3):52-60. https://doi.org/10.55648/1998-6920-2025-19-3-52-60
For citation:
Pastrevich M.K., Voronina I.E. Classifier of speech aggression in Russian-language unstructured texts. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science. 2025;19(3):52-60. (In Russ.) https://doi.org/10.55648/1998-6920-2025-19-3-52-60
Просмотров:
4
Послать статью по эл. почте 
