В последние десятилетия наблюдается взрывное увеличение объема текстов, которые создает человек. Каждый день миллионы людей пишут сообщения в социальных сетях, статьи в блогах, электронные письма, отзывы, комментарии и многое другое. Непрерывный поток информации ставит перед нами неподъёмные задачи по анализу этих текстов.
Контент-анализ представляет собой мощный инструмент для изучения и систематического анализа текстовых данных. Он позволяет проводить объективное и качественное исследование содержания текстов с целью выявления паттернов, трендов и зависимостей.
Лингвисты, маркетологи и социологи активно используют методы контент-анализа для анализа социальных медиа, массовых коммуникаций, рекламных текстов, политических выступлений и других текстовых материалов. Это позволяет им понимать настроения общества здесь и сейчас.
Однако, несмотря на все достижения, контент-анализ сталкивается с рядом технических проблем, которые затрудняют его применение. Одной из таких проблем является концептуальная неоднозначность, которая возникает в текстах в результате полисемичности, синтаксической неоднозначности и прочих причин.
Концептуальная неоднозначность усложняет интерпретацию текста. Использование автоматических методов и алгоритмов для разрешения концептуальной неоднозначности представляет собой сложную задачу, требующую учета контекста, семантических связей и специфических особенностей языка.
В свете всего вышеперечисленного, разработка эффективных методов и инструментов для разрешения концептуальной неоднозначности в контент- анализе является активной областью исследований. Повышение точности и надежности анализа текстовых данных поможет исследователям получать более достоверные результаты и делать более обоснованные выводы на основе анализа текстов в различных сферах деятельности.
Актуальность исследования обусловлена тем, что в настоящее время активно развиваются системы автоматической обработки контента, для которой используется метод семантической разметки. В процессе автоматической разметки возникает концептуальная неоднозначность. Данное исследование позволит по-новому взглянуть на тему и расширить знание об этой проблемной области.
Цель настоящего исследования через анализ причин концептуальной неоднозначности выявить методику решения конкретных случаев.
Объектом исследования является концептуальная неоднозначность.
Предметом исследования являются алгоритмы решения самых частотных случаев концептуальной неоднозначности.
Гипотеза исследования — предположение, что на решение концептуальной неоднозначности в текстах по интегративной физиологии влияет узкий набор факторов.
Проблема, цель, объект, предмет и гипотеза исследования определяют следующие задачи:
1) изучить понятие «разметка корпуса текстов»;
2) изучить виды лингвистической разметки;
3) рассмотреть способы снятия разных типов неоднозначности;
4) собрать базу данных из корпусов текстов;
5) проанализировать причины появления неоднозначности в предметной области «Исследование интегративной физиологии спортсменов»;
6) сформулировать алгоритмы решения случаев неоднозначности;
7) определить факторы, значимые для решения неоднозначности.
...
В данной исследовательской работе была собрана статистика из материала размеченных корпусов текстов. Был проведён анализ и выявлены алгоритмы решения концептуальной неоднозначности. Таким образом, проведённое исследование помогает выяснить основные тенденции в концептуальной неоднозначности в текстах предметной области «Исследование интегративной физиологии спортсменов».
Данная работа позволяет сделать вывод, что разрешение неоднозначности в компьютерной лингвистике — сложная и важная задача, которая решается с помощью автоматической и ручной обработки текстов. Автоматическое разрешение неоднозначности основано на анализе контекста и использовании лингвистических данных, таких как синтаксические связи и семантические значения. Однако автоматический анализ не является безошибочным, и качество разметки зависит от типа текста. Разработка эффективных методов и повышение качества разметки являются активной областью исследований, позволяющей улучшить точность и надежность автоматического анализа текстов и расширить его применение в различных сферах.
Практическая значимость исследования заключается в том, что было выяснено, что при решении концептуальной неоднозначности важно учитывать регистр, падеж и наличие/отсутствие числительных, так как они влияют на интерпретацию фразы и выбор правильного тэга. Регистр отражает лексическое значение и категорию слова, падеж указывает на грамматическое значение и семантические роли, а числительные могут указывать на роль слова в предложении. Анализ этих факторов поможет более точно определить значение слова в контексте.
В заключении отметим, что дальнейшее исследование данной предметной области является очень важным для развития корпусной лингвистики в целом и контент-анализа в частности.
