В составе социальной установки (аттитюда) различаются когнитивный, аффективно-оценочный и поведенческий компоненты. В высказывании как познавательно-коммуникативной единице обычно доминирует один из них. В осуществляемом исследовании решается задача автоматического анализа социальных сетей в аспекте идентификации высказываний, реализующих тот или иной компонент аттитюда. В докладе объектом изучения является аффективно-оценочный компонент. Получает подтверждение выдвинутое ранее авторами положение о том, что при дообучении большой языковой модели (нейронной сети BERT) обучающую выборку целесообразно создавать на материале текстовых сегментов, представляющих искомую системность речи (М.Н. Кожина, Б.Н. Головин). Ее взаимосвязанные элементы формируют признаковое пространство, позволяющее успешно решать классификационную задачу. В то время как предварительное обучение большой языковой модели на представительных корпусах текстов (размер корпусов – миллиарды словоупотреблений) дает возможность относительно полно моделировать систему языка, т.е. систему языковых единиц и общих принципов их использования, дообучение на сравнительно небольших коллекциях, составленных указанным способом, обеспечивает перестройку языковой системы в речевую. Проведенные эксперименты показали, что проявления речевой системности высказываний, реализующих аффективно-оценочный компонент аттитюда, надежно распознаются на основе внутреннего состояния большой языковой модели. Тем самым достаточно надежно идентифицируются сами эти высказывания.
Скачать аннотации докладов (PDF): https://urgi.urfu.ru/fileadmin/user_upload/site_15503/Konferencii_2023/Spisok_annotacii_Itog__1_.pdf
Девяткин Д. А., Салимовский В. А., Чудова Н. В. Выявление показателей оценочного компонента аттитюда на основе внутренних векторных представлений сети BERT // XX международная научная конференция «Аксиологические аспекты современных филологических исследований» (Екатеринбург, 10–13 апреля 2024 г.).