Preview

Вестник Московского государственного областного университета

Расширенный поиск

АВТОМАТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ТОНАЛЬНЫХ ЕДИНИЦ В ПЕСЕННОМ ДИСКУРСЕ (ОПЫТ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ)

https://doi.org/10.18384/2224-0209-2021-1-1056

Полный текст:

Аннотация

Цель. Проверка гипотезы о возможности применения результатов анализа тональности при экспертизе текста. Процедура и методы. Во время исследования был собран корпус песенных текстов конкурса «Евровидение», из которых были автоматически извлечены тональные лексические единицы и посчитана общая тональность композиции. Показатели тональности были оценены при помощи базовых критериев статистики. Собранные результаты были проанализированы с точки зрения их информативности для лингвистической экспертизы. Результаты. На основе анализа извлечённых лексем и анализа текстов композиций удалось показать преимущества выделения тональных единиц перед проведением лингвистической экспертизы текста. Теоретическая и / или практическая значимость. В статье сформулированы предложения по работе со сложностями, которые возникают при проведении анализа тональности песенных текстов.

Об авторах

Д. А. Князьков
Московский государственный областной университет
Россия


Т. А. Семина
Московский государственный областной университет
Россия


Список литературы

1. Баранов А. Н. Лингвистическая экспертиза текста: теоретические основания и практика. 5-е изд. М.: Флинта: Наука, 2018. 591 с.

2. Валуйцева И. И., Князьков Д. А. Фонетические способы оформления текста как приёмы речевого воздействия песенного дискурса (на примере композиций конкурса Евровидение XXI века) // Вопросы прикладной лингвистики, 2020. № 1 (37). С. 29-53.

3. Карасик В. И. Коммуникативная тональность // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики, 2008. №. 10. С. 99-109.

4. Князьков Д. А. Имплицитная информация песенного текста (на примере композиции “Non mi avete fatto niente”) // Вестник Московского государственного областного университета (электронный журнал), 2019. № 4. URL: www.evestnik-mgou.ru.

5. Потапчук М. А. Песенный дискурс как коммуникативный процесс // Вестник Челябинского государственного университета, 2013. № 2 (293). Вып. 74. С. 140-143.

6. Самохин И. С. Слова-сигналы различных видов эмоциональной модальности в дискурсе поп-музыки 1970-х гг. (на материале англо- и русскоязычных песенных текстов): дис. … канд. филол. наук. М., 2010. 232 с.

7. Семина Т. А. Анализ выражения мнения в письменном политическом медиадискурсе // Вестник Московского государственного областного университета (электронный журнал), 2020. № 3. URL: www.evestnik-mgou.ru.

8. Семина Т. А. Анализ тональности текста: современные подходы и существующие проблемы // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 6: Языкознание. Реферативный журнал. М.: Институт научной информации по общественным наукам РАН, 2020. С. 47-63.

9. Чернышова Т. В. Возможности лингвистической экспертизы в аспекте анализа дискурса (из опыта работы Ассоциации лингвистов-экспертов и преподавателей «Лексис») // Коммуникация в социально-гуманитарном знании, экономике, образовании. Организационная коммуникация - 2016: материалы Международной научно-практической конференции, Минск, 7-9 апреля 2016 г. / отв. ред. О. В. Терещенко. Минск: Издательский центр БГУ, 2016. С. 289-292.

10. Шевченко О. В. Тематическое своеобразие песенных текстов как способ реализации функции жанров песенного дискурса // Известия РГПУ имени А. И. Герцена, 2009. № 115. С. 242-248.

11. Юкина Е. Ю. Семантико-стилистические особенности текстов английских и русских песен периода Второй мировой войны // Вестник Московского государственного областного университета (электронный журнал), 2019. № 2. URL: www.evestnik-mgou.ru

12. Bjцrnberg A. Made in Sweden: Studies in Popular Music. 1st edition. Abingdon: Routledge, 2016. 266 p. (Routledge Global Popular Music Series).

13. Bohlman V. P. Eurovision Song // Bloomsbury Encyclopedia of Popular Music of the World, Volume XI: Genres: Europe. Bloomsbury Academic, 2017. P. 239-241.

14. Deng L., Choi Y., Wiebe J. Benefactive / malefactive event and writer attitude annotation // Proceedings of the 51 st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers), Sofia: Association of Computational Linguistics, 2013. P. 120-125.

15. Gatti L., Guerini M., Turchi M. SentiWords: Deriving a high precision and high coverage lexicon for sentiment analysis. // IEEE Transactions on Affective Computing, 2016. P. 409-421.

16. Pang B., Lee L. Opinion mining and sentiment analysis // Foundations and Trends in Information Retrieval, 2008. Т. 2. №. 1-2. P. 1-135.

17. Tragaki D. Empire of Song: Europe and Nation in the Eurovision Song Contest (Europea: Ethnomusicologies and Modernities Book 15). Lanham, Toronto, Plymouth, Scarecrow Press, 2013. 336 p.

18. Wiebe J., Wilson T., Cardie C. Annotating expressions of opinions and emotions in language // Language Resources and Evaluation. 2005. Volume 39. № 2-3. Р. 165-210.


Рецензия

Для цитирования:


Князьков Д.А., Семина Т.А. АВТОМАТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ТОНАЛЬНЫХ ЕДИНИЦ В ПЕСЕННОМ ДИСКУРСЕ (ОПЫТ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ). Вестник Московского государственного областного университета. 2021;(1):198-210. https://doi.org/10.18384/2224-0209-2021-1-1056

For citation:


Knyazkov D.A., Semina T.A. SENTIMENT LEXEMES PROCESSING IN SONG DISCOURSE (EXPERIMENT IN LINGUISTIC EXPERTISE). Bulletin of Moscow Region State University. 2021;(1):198-210. (In Russ.) https://doi.org/10.18384/2224-0209-2021-1-1056

Просмотров: 58


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2224-0209 (Online)