Створення та тестування спеціалізованих словників для аналізу тексту

Practitioners in many domains–e.g., clinical psychologists, college instructors, researchers–collect written responses from clients. A well-developed method that has been applied to texts from sources like these is the computer application Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC). LIWC uses the words in texts as cues to a person’s thought processes, emotional states, intentions, and motivations. In the present study, we adopt analytic principles from LIWC and develop and test an alternative method of text analysis using naïve Bayes methods. We further show how output from the naïve Bayes analysis can be used for mark up of student work in order to provide immediate, constructive feedback to students and instructors.Робота фахівців-практиків у багатьох галузях, наприклад, клінічних психологів, викладачів кол д ів, дослідників п р дбача збір пись ових відповід хніх клі нтів чи студ нтів. обр розробл ни тод, яки застосову ться сьогодні до т кстів такого типу, ц ко п’ют рни додаток Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC). Програма LIWC тракту слова в т кстах як індикатори нтальних проц сів людини, оці них станів, на ірів і отивів. У статті використано аналітичні принципи LIWC, розробл но та прот стовано альт рнативни тод аналізу т ксту з використання тодів на вного ба сового класифікатора. Автори д онструють, як р зультати аналізу за на вни ба сови класифікаторо о уть бути використані для аналізу студ нтсько роботи з тою надання н га ного, конструктивного зворотного зв’язку і студ нта і викладача

Аналіз відмінностей тем, якості письма та стилістичного контексту в есеях студентів коледжу на основі комп’ютерної програми Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC).

Machine methods for automatically analyzing text have been investigated for decades. Yet the availability and usability of these methods for classifying and scoring specialized essays in small samples–as is typical for ordinary coursework–remains unclear. In this paper we analyzed 156 essays submitted by students in a first-year college rhetoric course. Using cognitive and affective measures within Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC), we tested whether machine analyses could i) distinguish among essay topics, ii) distinguish between high and low writing quality, and iii) identify differences due to changes in rhetorical context across writing assignments. The results showed positive results for all three tests. We consider ways that LIWC may benefit college instructors in assessing student compositions and in monitoring the effectiveness of the course curriculum. We also consider extensions of machine assessments for instructional applications.Машинні методи автоматичного аналізу тексту та їхні можливості вивчалися впродовж десятиліть. Однак питання доступності та зручності використання цих методів для класифікації та оцінки спеціалізованих есеїв у невеликих зразках, як, наприклад, курсових роботах, залишається досі малодослідженим питанням. У статті проаналізовано 139 есеїв із курсу стилістики, написаних студентами першого курсу. На основі використання когнітивних та афективних категорій програми Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) було перевірено здатність машинного аналізу: а) розмежовувати теми есеїв, б) розрізняти високу та низьку якість письма та в) виявляти відмінності через зміни стилістичного контексту написаних завдань. Дослідження засвідчило позитивні результати для всіх трьох тестових перевірок. Увагу авторів зосереджено на тому, як LIWC може полегшити роботу університетських викладачів під час оцінки ними студентських творів та моніторингу ефективності навчальної програми курсу. Крім того, у статті розглянуто питання перспектив машинного оцінювання викладацьких застосунків