Совместный анализ нейросетевой языковой модели и словарного метода в задаче определения тональности текстов

Abstract

В статье представлены результаты исследований по поиску зависимостей между тональностью, сопоставляемой тексту нейросетевой моделью ruRoberta, и вниманием, которое она уделяет оценочным словам. Предсказания языковой модели сравнивались со словарным методом SO-CAL, с помощью которого подбирался словарь оценочной лексики. Результаты показали, что модель ruRoberta уделяет больше внимания негативной оценочной лексике.

The article presents the results of research on the search for dependencies between the tonality compared to the text by the ruRoberta neural network model and the attention it pays to evaluative words. The predictions of the language model were compared with the SO-CAL dictionary method, which was used to select a dictionary of evaluative vocabulary. The results showed that the ruRoberta model pays more attention to negative evaluative vocabulary.