Журнал "Программная инженерия"
Теоретический и прикладной научно-технический журнал
ISSN 2220-3397

Номер 04 2026 год

DOI: 10.17587/prin.17.179-190
УДК: 004.912
Методы извлечения эмоциональных оценок из текстов естественного языка на основе семантических технологий и глубокого машинного обучения
Д. Е. Пальчунов, д-р физ.-мат. наук, акад. РИА, вед. науч. сотр., palch@math.nsc.ru, Институт математики СО РАН им. С. Л. Соболева, Новосибирск, В. С. Миронов, аспирант, v.mironov1@g.nsu.ru, Новосибирский государственный университет
Received on 2025-10-21
Accepted on 2025-11-21

Предложены методы распознавания эмоций, вызываемых ситуациями, представленными в текстах русского языка. Разработаны методы выявления и отображения причин возникновения эмоций с помощью атомарных диаграмм частичных моделей. Созданы программные модули для программной системы LogicText, которые позволяют выявлять и анализировать эмоциональные оценки. Для формализации эмоционально окрашенных ситуаций используют оценочные частичные модели. Для распознавания эмоций применяют нейронные сети. Алго­ритм формирования причинно-следственных связей основан на разделении предложений на предикаты и ситуации с помощью программной системы LogicText.

Ключевые слова: анализ тональности, распознавание эмоций, обработка текстов на естественном языке, глубокое машинное обучение, онтологические модели, частичные модели, атомарные диаграммы
Стр. 179—190
Работа выполнена в рамках государственного задания ИМ СО РАН, проект FWNF-2022-0011
Ссылка для цитирования:
Пальчунов Д. Е., Миронов В. С. Методы извлечения эмоциональных оценок из текстов естественного языка на основе семантических технологий и глубокого машинного обучения // Программная инженерия. 2026. Том 17, № 4. С. 179—190. DOI: 10.17587/prin.17.179-190.