Типология и комбинаторика вербальных маркеров различных эмоциональных тональностей в интернет-текстах на русском языке
Обоснование понятия вербального маркера. Характеристика типологии вербальных маркеров восьми эмоций в русскоязычных интернет-текстах в соответствии с уровнем языковой системы, которому принадлежит маркирующая единица: лексические, морфологические.
Рубрика | Иностранные языки и языкознание |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 30.09.2020 |
Размер файла | 225,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
33. Chaffar S., Inkpen D. Using a Heterogeneous Dataset for Emotion Analysis in Text // Canadian AI 2011: Advances in Artificial Intelligence. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg : Springer, 2011. 6657. P. 62-67.
34. Lovheim H. A new three-dimensional model for emotions and monoamine neurotransmitters // Medical Hypotheses. 2012. № 78. Р. 341-348.
35. Пожидаева Е.В., Карамалак О.А. Хэштеги в социальных сетях: интенции и аффордансы (на примере группы сообщений на английском языке по теме «Food» (Пища / еда)) // Вестник Томского государственного университета. Филология. 2018. № 55. C. 106-118. DOI: 10.17223/19986645/55/8
36. Захаров В.П., Богданова С.Ю. Корпусная лингвистика. Иркутск : ИГЛУ, 2011. 161 с.
REFERENCES
1. Zhabotinskaya, S.A. (2013) The name as a text: conceptual network of lexical meaning (analysis of the name of emotion). Kognitsiya, kommu-
nikatsiya, diskurs -- Cognition, communication, discourse.6. pp. 47-76. [Online]. Available from:http://sites.google.com/
site/cognitiondiscourse/. (Accessed: 04.03.2019). (In Russian). DOI: 10.26565/2218-2926-2013-06-04
2. Anokhin, K.V. (2015) [Cognitom, a hypernetwork model of the brain]. Neyroinformatika -- 2015 [Neuroinformatics - 2015]. Proceedings of the
17th All-Russian Conference. [Online]. Available from: http://neuroinfo.mephi.ru/conf/Content/Presentations/Anokhin2015.pdf. (Accessed: 14.02.2019). (In Russian).
3. Masevich, A.Ts. & Zakharov, V.P. (2016) Metody korpusnoy lingvistiki v istoricheskikh i kul'turologicheskikh issledovaniyakh [Methods of cor
pus linguistics in historical and cultural studies]. In: Komp'yuternaya lingvistika i vychislitel'nye ontologii [Computer linguistics and computational ontologies]. St. Petersburg: Universitet ITMO. pp. 24-43.
4. Podlesskaya, V.I. & Kibrik, A.A. (2009) Diskursivnye markery v strukture ustnogo rasskaza: opyt korpusnogo issledovaniya [Discursive markers
in the structure of an oral narrative: the experience of corpus research]. In: Komp 'yuternaya lingvistika i intellektual'nye tekhnologii [Computer Linguistics and Intelligent Technologies]. 8 (15). Moscow: Russian State University for the Humanities. pp. 390-395.
5. Fraser, B. (1999) What are Discourse Markers? Journal of Pragmatics. 31 (7). pp. 931-952.
6. Knott, A. & Sanders, T. (1998) The Classification of Coherence Relations and Their Linguistic Markers: An Exploration of Two Languages. Jour
nal of Pragmatics. 30 (2). pp. 135-175. DOI: 10.1016/S0378-2166(98)00023-X
7. Furko, P. (2007) The Pragmatic Marker -- Discourse Marker Dichotomy Reconsidered: The Case of `Well ' and `Of Course '. Debrecen: Debrecen
University Press.
8. Dement'ev, V.V. (2010) Teoriya rechevykh zhanrov [Theory of Speech Genres]. Moscow: Znak.
9. Belova, E.V. (2017) Verbal markers of conflict. Vestnik TvGU. Seriya Filologiya. 2. pp. 157-161. (In Russian).
10. Potapova, R.K. & Potapov, V.V. (2002) Vremennye korrelyaty emotsii kak spetsificheskie individual'nye parametry identifikatsii govoryashche- go v sudebnoy fonetike [Temporal correlates of emotions as specific individual parameters of speaker identification in judicial phonetics]. In: Potapova, R.K. (ed.) Akustika rechi i prikladnaya lingvistika [Speech Acoustics and Applied Linguistics]. Vol. 3. Moscow: Moscow State Linguistic University. pp. 3-13.
11. Pickering, L. et. al. (2009) Prosodic Markers of Saliency in Humorous Narratives. Discourse Processes. 46 (6). pp. 516-540.
12. Zubova, I.I. (2018) [Automatic identification of a conflicting speech situation in a written text]. Innovatsii v nauke i praktike [Innovations in science and practice]. Proceedings of the 8th International Conference. Barnaul: Izdatel'stvo “Dendra”. pp. 35-42.
13. Arciuli, J., Mallard, D. & Villar, G. (2010) “Um, I can tell you're lying”: Linguistic markers of deception versus truth-telling in speech. Applied Psycholinguistic. Vol. 31. pp. 397^411.
14. Fomin, A.G. & Yakimova, N.S. (2012) The tactics and markers of verbal aggression in the communicative behavior of Russians and Americans. Sibirskiy filologicheskiy zhurnal -- Siberian Journal of Philology. 2. pp. 197-207. (In Russian).
15. Al-Mosaiwi, M. & Johnstone, T. (2018) Linguistic markers of moderate and absolute natural language. Personality and Individual Differences. 134. pp. 119-124. DOI: 10.1016/j.paid.2018.06.004
16. Cohen, K. et. al. (2014) Detecting Linguistic Markers for Radical Violence in Social Media. Terrorism and Political Violence. 26 (1). pp. 246-256.
17. Kolosov, Ya.V. (2004) Lingvisticheskie korrelyaty emotsional'nogo sostoyaniya “strakh” v russkoy i angliyskoy rechi: formirovanie bazy dannykh [Linguistic correlates of the emotional state of “fear” in Russian and English speech: forming a database]. Philology Cand. Diss. Moscow.
18. Al-Mosaiwi, M. & Johnstone, T. (2018) In an Absolute State: Elevated Use of Absolutist Words Is a Marker Specific to Anxiety, Depression, and Suicidal Ideation. Clinical Psychological Science. 6 (4). pp. 529-542. DOI: 10.1177/2167702617747074
19. Kolmogorova, A.V., Gornostaeva, Yu.A. & Kalinin, A.A. (2017) Computer program design for classifying English polarized political texts by their manipulative impact: results and discussion. Politicheskaya lingvistika -- Political Linguistics. 4 (64). pp. 67-75. (In Russian).
20. Raza, M.S. & Qamar, U. (2017) Understanding and Using Rough Set Based Feature Selection: Concepts, Techniques and Applications. Singapore: Springer.
21. Sarbasova, A.N. (2015) Issledovanie metodov sentiment-analiza russkoyazychnykh tekstov [The study of the methods of sentiment analysis of Russian-language texts]. Molodoy uchenyy -- Young Scientist. 8. pp. 143-146.
22. Das, S. & Chen, M. (2001) Yahoo! for Amazon: Extracting market sentiment from stock message boards. Proceedings of the Asia Pacific Finance Association Annual Conference (APFA). Bangkok. 4 April 2001. Bangkok: [s.n.]. pp. 1-16.
23. Pang, B., Lee, L. & Vaithyanathan, Sh. (2002) Thumbs up? Sentiment classification using machine learning techniques. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). Philadelphia, PA. 6-7 July 2002. Stroudsburg, PA: Association for Computational Linguistics. pp. 79-86.
24. Hogenboom, A. et al. (2015) Polarity Classification Using Structure-Based Vector Representations of Text. Decision Support Systems. 74. pp. 46-56.
25. Banea, C. et al. (2008) Multilingual Subjectivity Analysis Using Machine Translation. Proceedings of the 2008 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Honolulu, Hawaii. 25-27 October 2008. Stroudsburg, PA: Association for Computational Linguistics. pp. 127-135.
26. Lucas, G.M. et al. (2017) GOAALLL!: Using Sentiment in the World Cup to Explore Theories of Emotion. In: Soleymani, M., Schuller, B. & Chang, Sh.-F. (eds) Image and Vision Computing. pp. 58-65. DOI: 10.1016/j.imavis.2017.01.006
27. Staiano, J. & Guerini, M. (2014) DepecheMood: A Lexicon for Emotion Analysis from Crowd-Annotated News. Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Short Papers). Baltimore, Maryland: Association for Computational Linguistics. pp. 427-433.
28. Loukachevitch, N.V. et al. (2015) SentiRuEval: Testing Object-Oriented Sentiment Analysis Systems in Russian. Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Proceedings of the Annual International Conference "Dialogue 2015”. 14 (2). Moscow. 27-30 May 2015. Moscow: Russian State University for the Humanities. 14 (2). pp. 3-15.
29. Loukachevitch, N.V. & Rubtsova, Y.V. (2016) SentiRuEval-2016: Overcoming Time Gap and Data Sparsity in Tweet Sentiment Analysis. Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Proceedings of the Annual International Conference "Dialogue 2016”. Moscow. Vol. 15. pp. 416-426.
30. Alm, C.O., Rot, D. & Sproat R. (2005) Emotions from Text: Machine Learning for Text-based Emotion Prediction. Proceedings of Human Language Technology Conference and Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Vancouver, British Columbia, Canada. 6-8 October 2005. Vancouver: Association for Computational Linguistics. pp. 579-586.
31. Thelwall, M. et al. (2010) Sentiment Strength Detection in Short Informal Text. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 61 (12). pp. 2544-2558.
32. Socher R. et al. (2013) Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank. Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Seattle, Washington, USA. 18-21 October 2013. Stroudsburg, PA: Association for Computational Linguistics pp. 1631-1642.
33. Chaffar, S. & Inkpen, D. (2011) Using a Heterogeneous Dataset for Emotion Analysis in Text. Canadian AI2011: Advances in Artificial Intelligence. Lecture Notes in Computer Science. Berlin, Heidelberg: Springer. pp. 62-67.
34. Lovheim, H. (2012) A new three-dimensional model for emotions and monoamine neurotransmitters. Medical Hypotheses. 78. pp. 341-348.
35. Pozhidaeva, E.V. & Karamalak, O.A. (2018) Hashtags in social networks: intentions and affordances (exemplified in the English language by message groups on the topic “Food”). Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Filologiya -- Tomsk State University Journal of Philology. 55. pp. 106-118. (In Russian). DOI: 10.17223/19986645/55/8
36. Zakharov, V.P. & Bogdanova, S.Yu. (2011) Korpusnaya lingvistika [Corpus Linguistics]. Irkutsk: Irkutsk State Linguistic University.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Определение интертекста и интертекстуальности. Анализ маркеров интертекстуальности. Источники интертекстов и специфика их функционирования в художественных текстах. Виды языковой реализации в тексте. Применение аллюзии, цитации, афоризма и пародии.
курсовая работа [48,3 K], добавлен 04.10.2013Лексические, морфологические, синтаксические, графические особенности Интернет-текстов с сайта общения "Ответы@mail.ru" и никнеймов из Приложения для обмена короткими текстовыми сообщениями "Agent Mail.ru". Лингвокультура казахстанского Интернет-общения.
дипломная работа [119,8 K], добавлен 07.05.2014Реклама как форма массовой коммуникации. Основные виды рекламных текстов и их особенности. Роль языковой игры в заголовках и текстах. Фонетические, синтаксические средства и игровые приемы современной рекламы на лексическом уровне языковой системы.
дипломная работа [97,9 K], добавлен 08.10.2017Понятие языковой картины мира и роль метафоры в ее создании. Анализ использования в текстах англоязычной прессы различных метафорических конструкций. Оценка употребления метафор в текстах англоязычной прессы и способов создания языковой картины мира.
дипломная работа [248,7 K], добавлен 24.03.2011Исследование метафоры как PR-приема в языке политики. Анализ понятия, особенностей структуры и функционирования метафоры на примере выступлений политиков. Изучение политического дискурса в России. Характеристика языковой агрессии в газетных публикациях.
курсовая работа [44,2 K], добавлен 19.12.2012Характеристика речевого поведения в Интернете. Структурные особенности, стилистика, механизмы формирования и функционирования Интернет-лексики в русском языке начала XXI века; становление технологий общения. Воздействие языка Рунета на повседневную речь.
курсовая работа [43,7 K], добавлен 18.01.2014Исследование языковых средств выражения иронии в художественных текстах. Определение критериев для отбора иронически маркированных стилистических средств. Характеристика лингвистических механизмов формирования иронического эффекта в английском языке.
курсовая работа [651,4 K], добавлен 21.06.2011Зарубежные исследования в области гендера, в отечественном языкознании. Автороведение и интернет коммуникация. Молодежный сленг: история исследования и функционирование. Семантическая и стилистическая синонимия. Компьютерный жаргон как гендерный маркер.
аттестационная работа [148,1 K], добавлен 14.02.2011Формальная и неформальная речь в литературном английском языке. Понятие сленга, особенности английского языка web-коммуникаций и проблема его перевода на русский язык. Понятие, виды и классификации перевода, особенности перевода сленга в Интернете.
дипломная работа [84,1 K], добавлен 02.02.2014Особенности функциональных стилей речи. Характеристика публицистического и научного стиля. Выявление образно-выразительных средств в текстах массовой коммуникации. Использование образно-выразительных средств в текстах различных функциональных стилях.
курсовая работа [43,5 K], добавлен 25.02.2011Определение сопричастности и наиболее регулярные средства ее выражения в современном русском языке. Функционирование сопричастности в древнерусских текстах. Сопричастность как семантическая категория. Языковые средства выражения сопричастности.
курсовая работа [29,7 K], добавлен 12.04.2013Теоретические понятия языковой игры, политического текста и метафоры. Определение политической метафоры. Классификация примеров метафорического использования языковых единиц. Формирование негативного образа властных субъектов в сознании адресата.
курсовая работа [38,2 K], добавлен 23.08.2011Понятие и функции медиадискурса. Приемы актуализации информации в новостном интернет-дискурсе. Сходства и различия в использовании лингвистических средств выдвижения информации в англоязычных и русскоязычных интернет-публикациях, их языковые особенности.
дипломная работа [84,9 K], добавлен 03.07.2013Специфика структуры и элементов рекламных текстов, их классификация. Концепт как основная единица когнитивной лингвистики. Понятия и классификации культурных концептов. Способы и средства реализации концептов в русских и английских рекламных текстах.
курсовая работа [118,4 K], добавлен 16.05.2012Исследование основных подходов к определению текста и дискурса. Дискурсивное пространство рекламного текста и его особенности. Языковые средства выражения коммуникативно-прагматической направленности в рекламных текстах. Употребление паремий в текстах.
дипломная работа [119,7 K], добавлен 03.02.2015Понятие и виды языковой нормы. Изменение речи, появление сленга. Проблема тотальной безграмотности и примеры типичных ошибок в языке Интернета. Рассмотрение слов, которые характеризуются как нормы в виртуальной среде.
курсовая работа [25,0 K], добавлен 07.02.2014Лексические средства обозначения эмоций в русском языке. Исследование основных классов эмотивной лексики. Дифференциально-эмотивные и коннотативно-эмотивные смыслы. Анализ эмотивных слов категории состояния. Функционирование эмотивной лексики в тексте.
курсовая работа [45,1 K], добавлен 01.06.2014Понятие эмоциональности в русском языке. Вопрос языкового выражения человеческих эмоций. Глаголы и междометия как средства выражения эмоций. Роль контекста в определении эмоциональности. Примеры позитивной и категоричность негативной оценки в контексте.
реферат [25,5 K], добавлен 17.10.2011Рассмотрение стилистических и системных изменений в русском языке в связи с его функционированием в Рунете. История и причины возникновения интернет-сленга. Изучение часто употребляемых эрративов; определение основных способов борьбы с безграмотностью.
курсовая работа [805,0 K], добавлен 25.03.2014Роль интернет-сленга в системе языка, его характерные отличия и способы образования. Понятие мема, фонетические средства выражения эмоций в интернет-сленге. Лексика с ярко выраженным эмоционально-оценочным значением. Лексика с переносным значением.
дипломная работа [104,2 K], добавлен 08.10.2015