Методы выявления по тексту агрессивности автора

Исследование направлено на выявление агрессивности путём обработки и классификации коротких эссе и результатов опросника Басса-Перри BPAQ, полученных от 424 испытуемых. Определяется наличие у авторов трёх форм агрессии: физической агрессии, гнева и враждебности, с помощью психолингвистических признаков. При обработке данных признаков были использованы методы бинарной классификации - метод k-ближайших соседей (KNN), метод опорных векторов (SVM) и случайный лес (Random Forest), метрика качества - доля верных ответов (accuracy). Результатом исследования стало сравнение точности построенных моделей и выявление наиболее значимых признаков для предсказания наличия у испытуемого той или иной формы агрессии. Также были указаны направления дальнейшего исследования.

Methods of identifying the author's aggression from the text

The study aims to identify aggression by processing and classifying short essays and the results of the Bass-Perry BPAQ questionnaire from 424 subjects. The presence of three forms of aggression in the authors is determined: physical aggression, anger, and hostility, using psycholinguistic features. Binary classification methods were used - k-nearest neighbors (KNN) method, support vector method (SVM) and Random Forest (Random Forest), quality metric - rate of correct answers (accuracy). The result of the study is a comparison of the accuracy of the constructed models and the identification of the most significant features for predicting the presence of aggression forms. Further research directions were also indicated.

Авторы
Издательство
Российский университет дружбы народов (РУДН)
Язык
Русский
Страницы
181-183
Статус
Опубликовано
Год
2022
Организации
  • 1 Российский университет дружбы народов
Ключевые слова
accuracy; natural language processing; personal aggressiveness; binary classification; обработка естественного языка; личностная агрессивность; бинарная классификация
Цитировать
Поделиться

Другие записи

Васильева Ю.И.
Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем. Российский университет дружбы народов (РУДН). 2022. С. 184-189