по
Филология: научные исследования
12+
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > Требования к статьям > Политика издания > Редакция > Порядок рецензирования статей > Редакционный совет > Ретракция статей > Этические принципы > О журнале > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Статьи автора Скворцова Елена Борисовна
Филология: научные исследования, 2018-4
Скворцова Е.Б., Бочкарев А.И., Пепеляева М.А. - Статистический анализ речевых формул оправдания в английском языке при помощи SVM-классификатора c. 302-307

DOI:
10.7256/2454-0749.2018.4.26268

Аннотация: Целью работы является разработка релевантного и точного инструментария для анализа статистических характеристик различных классов речевых актов. Объектом исследования будут речевые формулы оправдания в английском языке. Предмет исследования – статистические характеристики указанных формул. Ранее нами были проанализированы речевые формулы извинения в английском языке и проведена формализация кластера оправданий, благодаря чему удалось получить основные формулы, в соответствии с которыми могут строиться оправдания. Особое внимание уделяется разработке точного инструментария, недостатком которого характеризуется современное состояние лингвистики. В ходе анализа применяются как лингвистические, так и математические методы. Для решения задачи распознавания оправданий используется классификатор на основе опорных векторов. Новизна исследования заключается в том, что до сих пор не было разработано инструментария, который с адекватной точностью позволил бы выделять тексты, содержащие определенные речевые акты. В результате была достигнута точность классификации 94%, что является хорошим показателем. Полученные результаты могут быть использоваться для статистического анализа других речевых формул помимо оправдания. В дальнейшем предполагается расширить обучающую и тестовую выборку с целью увеличения точности классификации.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.