Диссертация (1173445), страница 25
Текст из файла (страница 25)
М.: ООО «Агентство социально-гуманитарных технологий», 2019. С.315–317.45.Семина Т.А. Дихотомия субъективность vs. объективность итональная релевантность в задачах анализа тональности // Вестник Московскогогосударственного областного университета. Серия: Лингвистика. М.: Московскийгосударственный областной университет, 2018. № 1. С. 38–45.46.Семина Т.А. Извлечение мнения автора через обратную частотудокумента // Вестник Московского государственного областного университета(Электронный журнал). М.: Московский государственный областной университет,2019. № 2. С.
171–179.47.Семина Т.А. Корпусные исследования и анализ тональности // Слово.Словарь. Термин. Лексикограф [Электронный ресурс] : сборник статей поматериалам Международной научно-практической конференции памяти докторафилологических наук, профессора Юрия Николаевича Марчука (г. Москва, 1–2марта 2019) / ред.
колл.: отв. ред. И. И. Валуйцева, отв. сек. Е. П. Савченко, ред.англ. текста И. А. Улиткин; под общ. ред. И. И. Валуйцевой. Электрон. текстовыедан. (15,6 Мб). М.: ИИУ МГОУ, 2019. С. 560–566.48.Семина Т.А. Описание языковых единиц для анализа тональности //IV Фирсовские чтения. Язык в современных дискурсивных практиках: материалыдокладов и сообщений Международной научно-практической конференции.Москва 22–23 октября 2019 г./ под ред. А.С. Борисовой, А.В. Игнатенко, Т.В.Лариной, О.В. Ломакиной. Москва: РУДН, 2019.
С. 295–299.49.Семина Т.А. Проблема прямой речи при извлечении мнений // Наукана благо человечества–2019: материалы Международной научной конференции140молодых учёных (МГОУ, г. Москва, 15–26 апреля 2019 г.) (статьи преподавателейи аспирантов) [Электронный ресурс] / отв. ред. и сост.
Е.А. Певцова. Электрон.текстовые дан. (9,46 Мб). М.: ИИУ МГОУ, 2019. С. 61–65.50.Семина Т.А. Триггеры инвертирования тональности в средствахмассовой коммуникации // Язык. Коммуникация. Культура–2018: сборникнаучных материалов II Международной научно-практической конференциимолодых ученых. М.: Гос. ИРЯ им. А.С. Пушкина, 2018. С. 106–107.51.Сердобольская Н.В., Толдова С.Ю. Конструкции с оценочнымипредикативами в русском языке: участники ситуации оценки и семантикаоценочногопредиката//ActaLinguisticaPetropolitana.Трудыинституталингвистических исследований. СПб: Институт лингвистических исследованийРАН,2014. Т.
10. №. 2. С. 443–477.52.Сердобольская Н.В., Толдова С.Ю. Оценочные предикаты: тип оценкии синтаксис конструкции // Компьютерная лингвистика и интеллектуальныетехнологии». Труды Международной конференции Диалог’2005. М.: Российскийгосударственный гуманитарный университет, 2005. С. 436–443.53.Смирнова М.П. Фамильярная тональность в текстах современныхроссийских таблоидных изданий //Известия Уральского государственногоуниверситета.Сер.2,Гуманитарныенауки.Екатеринбург:Уральскийфедеральный университет имени первого Президента России Б.Н.
Ельцина, 2009.№ 1/2 (63). С. 50–56.54.Спиноза Б. Этика. М.: АСТ, 2019. 352 с.55.Тагильцева Ю.Р. Субъективная модальность и тональность вполитическом интернет-дискурсе: дис. … канд. филол. наук. //Екатеринбург:Уральский государственный педагогический университет, 2006.56.Теоретические проблемы русского синтаксиса: Взаимодействиеграмматики и словаря / Отв. ред. Ю.Д. Апресян.
М.: Языки Славянской Культуры,2010. 409 с.57.жанреТупикова С.Е. Категория тональности и уровни ее репрезентации всветскойхроники//Вопросыкогнитивнойлингвистики.Тамбов:141Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация лингвистовкогнитологов», 2011. №. 4. С. 68–73.Тупикова С.Е.
Понятие коммуникативной тональности (модальность и58.тональность) //Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки.Тамбов: Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина, 2010.Т. 81. №. 1. С. 247–251.Хлебутина В.Ю., Максименко О.И. Проявление эмотивности в59.спортивном дискурсе (на примере танцевальной терминологии) //ВестникРоссийского университета дружбы народов.
Серия: Лингвистика. М.: РУДН, 2015.№. 1.Циммерлинг А.В. Субъект состояния и субъект оценки (предикатные60.типы и эпистемическая шкала) // Логический анализ языка. Образ человека вкультуре и языке / Отв. ред. Н.Д.Арутюнова, И.Б.Левонтина. М.: Индрик, 1999. С.221–228.Шаховский В.И.
Лингвистическая теория эмоций: Монография. М.:61.Гнозис, 2008. 416 с.Шаховский В.И. Эмоции как объект исследования в лингвистике62.//Вопросы психолингвистики. М.: Московская международная академия, 2009. №.9. С. 29–42.Щаднева В.П. Синтаксическая модальность и инфинитив //Проблемы63.языковой семантики и ее функционирования: Учен, зап. Тарту: ТГУ, 1977. №. 425.С. 61–70.Юм Д.
Исследование о человеческом разумении // М.: Эксмо-Пресс,64.2019, 320 с.65.A sentiment treebank and morphologically enriched recursive deep modelsfor effective sentiment analysis in Arabic / R. Baly, H. Haji, N. Nabash [et al.] //ACMTransactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing (TALLIP),2017.Т.16.№.4.23p.[Электронныйресурс].URL:https://www.researchgate.net/profile/Ramy_Baly/publication/318297572_A_Sentiment_Treebank_and_Morphologically_Enriched_Recursive_Deep_Models_for_Effective_S142entiment_Analysis_in_Arabic/links/5ba53a8845851574f7dd14c0/A-SentimentTreebank-and-Morphologically-Enriched-Recursive-Deep-Models-for-EffectiveSentiment-Analysis-in-Arabic.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).66.A statistical parsing framework for sentiment classification / L.
Dong, F.Wei, S. Liu [et al.] //Computational Linguistics, 2015. Т. 41. №. 2. P. 293–336.[Электронныйресурс].URL:https://www.mitpressjournals.org/doi/full/10.1162/COLI_a_00221, (дата обращения:15.12.2019).67.Almatarneh S., Gamallo P. Searching for the most negative opinions//International Conference on Knowledge Engineering and the Semantic Web. Springer,Cham,2017.P.14–22.[Электронныйресурс].URL:https://www.researchgate.net/profile/Pablo_Gamallo/publication/320011127_Searching_for_the_Most_Negative_Opinions/links/5b685d38a6fdcc07f84a3816/Searching-forthe-Most-Negative-Opinions.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).Análisis supervisado de sentimientos políticos en español: clasificación en68.tiempo real de tweets basada en aprendizaje automático / C.
Arcila-Calderón, F. OrtegaMohedano, J. Jiménez-Amores, S. Trullenque //El profesional de la información (EPI),2017.Т.26.№.5.P.973–982.[Электронныйресурс].http://www.elprofesionaldelainformacion.com/contenidos/2017/sep/18.pdf,URL:(датаобращения: 15.12.2019).69.Annotation scheme for constructing sentiment corpus in Korean / H. Shin,M.
Kim, H. Jang, A. Cattle // Proceedings of the 26th Pacific Asia Conference onLanguage, Information, and Computation, 2012. P. 181–190. [Электронный ресурс].URL:https://www.aclweb.org/anthology/Y12-1019.pdf,(датаобращения:15.12.2019).70.Araque O., Zhu G., Iglesias C. A. A semantic similarity-based perspectiveof affect lexicons for sentiment analysis //Knowledge-Based Systems, 2019. Т. 165. P.346–359.[Электронныйресурс].https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705118305926,обращения: 15.12.2019).URL:(дата14371.Asghar D., Zubair M. Lexicon based approach for sentiment classificationof user reviews //Life Science Journal, 2014.
Т. 11. №. 10. P. 468–473. [Электронныйресурс]. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Lexicon-based-Approach-forSentiment-Classification-Asghar/6eed3c144099ec0286f81806f421d5fc384b8ebb, (датаобращения: 15.12.2019).72.Aspect-based sentiment analysis using lexico-semantic patterns / K.Schouten, F. Baas, O. Bus [et al.] //International Conference on Web InformationSystems Engineering. Springer, Cham, 2016. P.
35–42. [Электронный ресурс]. URL:https://www.researchgate.net/profile/Flavius_Frasincar/publication/311702444_AspectBased_Sentiment_Analysis_Using_LexicoSemantic_Patterns/links/5b0f04720f7e9b1ed70360e0/Aspect-Based-SentimentAnalysis-Using-Lexico-Semantic-Patterns.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).73.Aspect-level Sentiment Analysis using AS-Capsules / Y. Wang, A. Sun, M.Huang, X. Zhu //The World Wide Web Conference. ACM, 2019.
P. 2033–2044.[Электронныйресурс].URL:https://www.researchgate.net/profile/Yequan_Wang4/publication/331310672_Aspectlevel_Sentiment_Analysis_using_ASCapsules/links/5c721b01a6fdcc47159611fb/Aspect-level-Sentiment-Analysis-usingAS-Capsules.pdf, (дата обращения: 15.12.2019).74.Automatische Erkennung von politischen Trends mit Twitter–brauchen wirMeinungsumfragen noch? / M. Siegel, J. Deuschle, B.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
