Automated Methods of Phonosemantic Analysis of Poetic Text: Communicative and Pragmatic Aspect
Notice bibliographique
Résumé
On the material of modern poetic texts of the poem "Ten Moons» in the original by the British writer S. Dugdale and translation, the phonosemantic analysis of the tone of the text using the automated system ParallelDots (and the others) is carried out. The aim of the study is to identify the effectiveness of automated systems of tonality analysis in general and in the translation of poetic literature, and to determine which of these systems have the greatest functionality, the highest accuracy and analyze the text on the greatest number of levels. Various methods of automated sentiment analysis are used: ParallelDots, SentiStrength, SentiWordNet, Social Media Monitoring Tool, VAAL, Zvukotsvet.ru. The analysis allows to establish the possibility of using this automated system in the work of a translator with the aim of self-testing for the compliance with the adequate transfer of the pragmatic potential of the poetic text in the fiction translation. The relevance and novelty of the study is beyond any doubt in view of the growing digitalization and the need to resort to different types of artificial intelligence to achieve quality and ergonomics in the translation process. The study has undoubted practical relevance: the results obtained allow us to identify the most successful automated systems for sentiment analysis of poetic discourse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».