Attitude in Reported and Non-reported News: A Critique of Sentiment Analysis in Corpus Pragmatics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study uses natural language processing (NLP) tools to examine a large Canadian English-language news corpus with respect to quotation and positive/negative sentiment. Specifically, we analyse sentiment in reported/quoted speech in comparison to non-quoted speech, testing the hypothesis that quoted speech contains negative sentiment and is more subjective. Our study explores whether NLP tools that simplify pragmatically complex concepts (such as attitude/evaluation/stance) can be used to test hypotheses that derive from discourse analytic or pragmatic studies of news discourse. We show that sentiment analysis is not suitable for accurate analysis of the news values of Positivity and Negativity and cannot be used to test hypotheses that derive from assumptions about these news values. At the same time, some of the insights from the sentiment analysis confirm our hypotheses (and are in line with other corpus studies), and sentiment results can be a starting point for additional qualitative analysis. Finally, we suggest a range of possible developments for sentiment analysis which draw on linguistic considerations.
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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 | 0,160 | 0,350 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».