TY - JOUR AU - Алёна Николаевна Величко PY - 2022/12/26 Y2 - 2024/03/28 TI - Метод анализа речевого сигнала для автоматического определения агрессии в разговорной речи JF - Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии JA - sait VL - 0 IS - 4 SE - Компьютерная лингвистика и обработка естественного языка DO - 10.17308/sait/1995-5499/2022/4/180-188 UR - https://journals.vsu.ru/sait/article/view/10816 AB - В последние годы все более актуальной становится тема определения деструктивного поведения людей в сети Интернет для обеспечения их психологического комфорта. Деструктивное поведение является разрушительным поведением, а агрессия в европейской культуре представлена как мотивированное деструктивное поведение, которое может быть направлено как вовне, так и на себя, а также противоречит общепринятым социальным нормам. Данная работа рассматривает агрессию как паралингвистические явление, то есть, то, как агрессия проявляется в речи, а не то, что именно человек говорит. В статье представлены понятие и виды агрессии, приведен краткий анализ существующих работ. Представлена формальная постановка мультиклассовой задачи классификации и описание предложенного метода определения агрессии в речи. Были проведены представлены экспериментальные исследования методов классификации для автоматического определения агрессии, где лучшим оказался метод случайного леса, поскольку с его помощью удалось получить наилучшие и наиболее стабильные результаты. На основе полученных экспериментальных исследований был разработан предлагаемый метод определения агрессии в разговорной речи. Были использованы многомодальные корпуса Stress at Service Desk Dataset и Aggression in Trains, из которых были извлечены аудио дорожки для обучения и тестирования моделей с использованием 5-кратной перекрестной валидации. Предложенный метод представляет собой ансамбль из методов случайного леса, обученных на различных наборах акустических признаков с различными весами. Лучший результат, полученный с использованием предложенного метода равен 76,5 % по показателю невзвешенной средней полноты, и является одним из лучших среди аналогичных методов определения агрессии в разговорной речи. ER -