• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Сотрудники Лаборатории лингвистической конфликтологии выступили на семинарах Большого проекта

В выступлениях были представлены результаты исследований за 2023 год

В сентябре и октябре прошли семинары Большого проекта, на которых прозвучали доклады научных сотрудников Лаборатории лингвистической конфликтологии и современных коммуникативных практик.

Первый доклад представили Валерий Шульгинов и Софья Шевела, доклад назывался «Деконструкция конфликта: какие параметры описывают речевую агрессию». Вот как описывали содержание выступления его авторы:
Конфликтная коммуникация является инструментом построения системы связей и статусов в рамках онлайн-сообществ. В рамках данного научного направления мы разрабатываем базу данных, которая станет основой для построения моделей осуществляющих детекцию речевой агрессии с учетом целого набора параметров: лексические маркеры, интенций участников конфликта, направленности невежливости, а также социальных характеристик пользователей. В первой части семинара мы представим набор параметров, а затем продемонстрируем значимые корреляции, которые станут основой разрабатываемой модели.

На втором семинаре были представлены три небольших доклада, объединённых общей темой – «Маркеры агрессии в конфликтной коммуникации: стилистически окрашенные этнонимы»: их представили Антон Сомин, Елизавета Громенко и Дарья Чихачёва.

В докладе Антона Сомина было рассказано о классификации этнических пейоративов с точки зрения их происхождения, сделанной на основе собранной базы данных стилистически окрашенных этнонимов.

Во втором докладе, сделанном Елизаветой Громенко, были описаны результаты исследования функционирования в текстах социальных сетей четырёх нейтральных этнонимов (итальянец/таджик, европеец/азиат) с точки зрения эмоционального отношения автора к этим нациям, а также общей тональности текста.

Наконец, доклад Дарьи Чихачёвой был посвящён сравнению оценки тональности текстов исследователями и 4 видами искусственного интеллекта (Dostoevsky, KartaSlovNet, RuBERT-tiny, ensemble estimation), обученного на оценках нескольких сотен разметчиков.