Сибирские учёные научили компьютер распознавать эмоциональность текста
Редакция портала «Русский мир»
26.05.2017
В Институте филологии и языковой коммуникации Сибирского федерального университета создана технология автоматического анализа силы эмоций, которая содержится в тексте, сообщает РИА «Новости».
Этот междисциплинарный проект, находящийся на стыке лингвистики, информационных технологий, психологии и нейрофизиологии, по заверениям сотрудников института, ведётся на мировом уровне и доказал свою состоятельность.
В настоящее время прикладная лингвистика всё больше проникает в нашу повседневную жизнь: автоматический анализ текста и результаты исследований речи находят применение во всех сферах человеческой деятельности. Этими программами пользуются как маркетинговые и рекламные структуры, так и политтехнологи и спецслужбы.
Если до настоящего момента существовало несколько систем, оценивающих ту или иную окраску текста по ключевым словам, то новый программный продукт учёных из Красноярска в состоянии «понять» не только окраску текста, но и оценить силу эмоционального переживания.
Анастасия Колмогорова, сотрудник Института, отметила, что созданный классификатор будет также востребован для анализа сообщений и постов в социальных сетях.
Этот междисциплинарный проект, находящийся на стыке лингвистики, информационных технологий, психологии и нейрофизиологии, по заверениям сотрудников института, ведётся на мировом уровне и доказал свою состоятельность.
В настоящее время прикладная лингвистика всё больше проникает в нашу повседневную жизнь: автоматический анализ текста и результаты исследований речи находят применение во всех сферах человеческой деятельности. Этими программами пользуются как маркетинговые и рекламные структуры, так и политтехнологи и спецслужбы.
Если до настоящего момента существовало несколько систем, оценивающих ту или иную окраску текста по ключевым словам, то новый программный продукт учёных из Красноярска в состоянии «понять» не только окраску текста, но и оценить силу эмоционального переживания.
Анастасия Колмогорова, сотрудник Института, отметила, что созданный классификатор будет также востребован для анализа сообщений и постов в социальных сетях.