THE PROBLEM OF CLASSIFICATION OF VERBAL AGGRESSION IN RUSSIAN-LANGUAGE CONTENT

Authors

  • Irina E. Voronina Voronezh State University image/svg+xml
  • Marina K. Pastrevich Voronezh State University image/svg+xml
  • Evgeniya A. Kiseleva Center for Psychological and Pedagogical Support of Youth «Rodnik»

DOI:

https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2026/1/179-190

Keywords:

machine learning, classification, speech aggression, model, training

Abstract

The article considers approaches to solving a non-trivial problem of classifying unstructured Russian-language texts. The study is relevant for applied problems of natural language processing, psychology, and computational linguistics in general. To solve the problem of identifying and classifying verbal aggression in unstructured texts, methods of analyzing this social phenomenon from the fields of psychology, linguistics, and programming are used. The study focuses on problems associated with the interpretation and contextual implementation of verbal aggression in Russian-language social networks, instant messengers, and publics. The presented approaches are aimed at identifying ways to solve the problem of classifying speech aggression in unstructured texts. A corpus of data containing aggressive content was collected and processed manually, the existing classification of verbal aggression was modified, various vector models, classification algorithms, and types of machine learning were analyzed, and the need to create our own software implementation of the classifier was substantiated.

Author Biographies

  • Irina E. Voronina, Voronezh State University

    DSc in Technical Sciences, Professor

  • Marina K. Pastrevich, Voronezh State University

    Lecturer

References

1. Енина Л. В. Современные российские лозунги как сверхтекст : специальность 10.02.01 : автореферат диссертации на соискание кандидата филологических наук / Енина Лидия Владимировна. – Екатеринбург, 1999. – 18 с.

2. Смирнов П. Ю. Приемы нейтрализации вербальной агрессии в составе средств речевого воздействия / П. Ю. Смирнов, Т. Ф. Новикова // Научные ведомости. – 2018. – Т. 37, № 2. – С. 194–203. DOI: 10.18413/2075-4574- 2018-37-2-194-203

3. Паламарчук Н. А. Способы выражения агрессии в текстах Интернет-комментариев / Н. А. Паламарчук // Актуальные проблемы теоретической и прикладной лингвистики. – 2011. – С. 19–28.

4. Шейгал Е. И. Семиотика политического дискурса: монография / Е. И. Шейгал. – Волгоград : Перемена, 2000. – 367 с.

5. Выготский Л. С. Проблемы развития психики / Л. С. Выготский. – Москва : Педагогика, 1982. – 368 с.

6. Рубинштейн С. Л. Основы общей психологии / С. Л. Рубинштейн. – Москва : Педагогика, 1989. – 487 с.

7. Бэрон Р. Агрессия / Р. Бэрон, Д. Ричардсон. – Санкт-Петербург : Питер, 1998. – 336 с.

8. Buss A. H. The Psychology of Aggression / A. H. Buss. – Michigan : Wiley, 1961. – 307 с.

9. Рыцарев И. А. Метод конверсационного анализа неструктурированных текстов социальных сетей : специальность 05.13.17 — «Теоретические основы информатики»: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Рыцарев Игорь Андреевич. – Самара, 2021. – 20 с.

10. Рубцова Ю. В. Преодоление деградации результатов классификации текстов по тональности в коллекциях, разнесенных по времени / Ю. В. Рубцова // System Informatics. – 2016. – № 7. – С. 45–67. DOI: 10.31144/si.2307- 6410.2016.n7.p45-68

11. Шелманов А. О. Исследование методов автоматического анализа текстов и разработка интегрированный системы семантико-синтаксического анализа : специальность 05.13.17 Теоретические основы информатики : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Шелманов Артем Олегович. – Москва, 2015. – 28 с.

12. Черкасова М. Н. Речевые формы агрессии в тестах СМИ : моногр. / М. Н. Черкасова. – Ростов-на-Дону, Ростовский государственный университет путей сообщения, 2011. – 123 с.

13. Мещеряков Б. Г. Большой психологический словарь / Б. Г. Мещеряков, В. П. Зинченко. – 4-е переиздание. – Санкт-Петербург : Прайм-ЕВРОЗНАК, 2009. – 811 с.

14. Ениколопов C. Н. Понятие агрессии в современной психологии / C. Н. Ениколопов // Прикладная психология. – 2001. – № 1. – С. 60–72.

15. Scikit-learn [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://scikitlearn.org/stable/ modules/naive_bayes.html#multinomial-naivebayes (дата обращения:20.11.2024).

16. Попова А. А. Речевая агрессия студенческой молодежи: репрезентативные функции в контексте стереотипов массового коммуникативного поведения : специальность 22.00.06 – социология культуры : диссертация на соискание ученой степени кандидата социологических наук / Попова Анастасия Анатольевна. – Майкоп, 2021. – 196 с.

17. Щербинина Ю. В. Вербальная агрессия в школьной речевой среде : специальность 13.00.02 : диссертация на соискание Теория и методика обучения и воспитания (русский язык) / Щербинина Юлия Владимировна. – Москва, 2001. – 242 с.

18. Кожина М. Н. Стилистический энциклопедический словарь русского языка / М. Н. Кожина. – Москва : Флинта, 2013. – 696 с.

19. Седов К. Ф. Агрессия и манипуляция в повседневной коммуникации / К. Ф. Седов // Юрислингвистика-6: инвективное и манипулятивное функционирование языка. – 2005. – С. 89–105.

20. Improving Hate Speech Detection Using Machine and Deep Learning Techniques: A Preliminary Study / J. A. Siddiqui [et al.] // Open International Journal of Informatics. – Universiti Teknologi Malaysia, 2021. – P. 21–34.

21. Воронина И. Е. Классификатор речевой агрессии в русскоязычных неструктурированных текстах / И. Е. Воронина, М. К. Пастревич // Вестник СибГУТИ. – 2025. – Т. 19, № 3. – С. 52–60.

22. Воронина И. Е. Модель классификации вербальной агрессии в неструктурированных текстах / И. Е. Воронина, М. К. Пастревич // Вестник СибГУТИ. – 2025. – Т. 19, № 2. – С. 81–88.

Published

2026-03-31

Issue

Section

Modern Technologies of Software Development

How to Cite

Voronina, I. E., Pastrevich, M. K., & Kiseleva, E. A. (2026). THE PROBLEM OF CLASSIFICATION OF VERBAL AGGRESSION IN RUSSIAN-LANGUAGE CONTENT. Proceedings of Voronezh State University. Series: Systems Analysis and Information Technologies, 1, 179-190. https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2026/1/179-190