Frame Modeling of Social Emotion of Pride in the Context of Distributed Cognition Theory

AbstractIn this article we describe a case study in our practice of frame modeling of social emotion of pride in cognitive experience of Russians. Target problem of insufficiency of lexical means expressing the emotion of pride neither for the finding out situations of feeling pride nor for linguistic data retrieving while modeling the frame of PRIDE, calls for its possible solution. The solution we propose is to use the mother-child communication video corpus data for retrieving the markers of feeling or stimulating pride

Emotional Tonality as a Valuable Subjective Parameter of Study Text for Russian as Foreign Language Learners

Current paper addresses the results of the experiment conducted with Chinese students learn­ing Russian as a foreign language (RFL).В статье рассматриваются результаты эксперимента, проведенного с китайскими студентами, изучающими русский язык как иностранный

Les paramètres psycholinguistiques des mots de la langue russe dans la conscience langagière des bilingues touvins

Cette recherche se concentre sur l’étude de la place de la deuxième langue dans la conscience langagière des bilingues naturels, ceux qui ont appris les deux langues dans la petite enfance. Il sera question notamment des Touvins, un peuple autochtone de Sibérie installé dans la République de Touva et dans le territoire de Krasnoïarsk en Russie. En plus de leur langue maternelle, les Touvins, surtout les jeunes, parlent russe et l’utilisent activement dans leur vie quotidienne. Le but de notre étude est d'identifier les paramètres psycholinguistiques des mots de la langue russe dans la conscience langagière des bilingues touvin-russe : l’âge d'acquisition du mot, l’imaginabilité de l’objet représenté par le mot, la ressemblance de l’objet imaginé avec le dessin représentant l’objet, la perception personnelle de la complexité du dessin représentant l’objet. Les données obtenues grâce à la méthode expérimentale prouvent que les mots dans le lexique mental des bilingues et monolingues sont représentés différemment ce qui nous amène à la conclusion que la restauration de la parole chez les patients touvins parlant russe comme deuxième langue ne doit pas suivre les mêmes règles que celle chez les patients russes

Emotion Detection and Semantics of Emotives: Distress and Anger in Annotated Text Dataset

В статье рассматривается семантическое описание эмотивов грусть и гнев на материале интернет-текстов.The article explores the ways of making emotional lexemes semantic description consistent with interpretative intuition of the ordinary language speaker

Semiotically Adaptive Computer-Mediated Speech Therapy with Patients in Aphasia in the Light of Ecolinguistics

The article describes the theory behind the design of a computer application for speech therapy of patients in aphasia. The project novelty consists in its data: to build up the training tasks, the authors used speech patterns that were semiotically relevant for the patients and visual supports obtained in experimental work.  The research featured target-groups of healthy people whose gender, age, and social profile corresponded with those of patients undergoing neurorehabilitation at the Federal Siberian Research and Clinical Center of the Federal Medical and Biological Agency of Russia. The material included statistical data on the sociological characteristics of patients of the neurorehabilitation center in 2014-2018, as well as 18 questionnaires filled in by relatives of patients who were in rehabilitation from February to March 2019. It also involved scripts of interviews with 40 neurologically healthy native speakers of the Russian language of two gender-socio-professional groups that coincided in the language biography and collective speech profile with the most frequent groups of patients with complex motor aphasia. The data were processed using Sketch Engine corpus manager tools.  The main methods of analysis included linguistic experiment, questioning, description, modeling, and design.  The article introduces a methodological linguistic basis and a design project for a novel computer application that organizes speech therapy for patients with aphasia at home. The research was based on the ecolinguistic principle of relevance, which demonstrated good practical application prospects

Кто и о чем говорит в «радостных» и «грустных» текстах: в поисках дискриминантных черт текстов разных эмоциональных тональностей

This article focuses on the peculiarities of lexical and syntactical combinability of the Russian verb говорить (“to speak”) in Russian Internet texts of different emotion classes.The article aims to substantiate and validate the use of the established specific characteristics of the combinability of the lexeme as discriminant features serving to automatically detect eight emotional tonalities in Internet texts in Russian.The authors refer to a collection of texts found in the Подслушано (The Overhead) public page in the vk.com social network. Using the eight classes classification of emotions proposed by Lövheim, the researchers correlate each of the texts in their selection whose total volume is over a million tokens with a particular emotion by referring to the corresponding hashtags and the emotion mapping of the texts carried out by 36 assessors, Russian native speakers of 19–45 years old.The statistical analysis including term-frequency-inverse document frequency measure (TF-IDF) and analysis of lexeme frequency in eight sub-corpora proves that the Russian verb говорить does not have the same relevance in all sub-corpora, i.e. in four of them, it demonstrates a high relative frequency and a significant statistical specificity, but in the remaining four others it does not.Referring to the tools of corpus linguistics, the authors prove that to automatically attribute texts to a certain emotion class, it is essential to take into account the following peculiarities of lexical and syntactic combinability of the verb говорить: a high percentage of subjective syntactic connections, the frequency of particular lexemes (e.g. врач for the classes СТРАХ / УЖАС), and the total frequency of the lexemes belonging to one particular lexico-semantic group functioning as subject of the verbs; the frequency of separate collocations (e.g. когда люди говорят for the Злость / Гнев class); the frequency of separate syntaxemes (e.g. “с собой / себе lemma [говорить]” for the ГРУСТЬ / Тоска class); the frequency of competing syntaxemes in the specific lexemes and collocations in the position of its subject, the frequency of the syntaxemes “lemma [говорить], что” и “lemma [говорить]: (direct speech)”, marking the author’s proneness to focus on the content of what is being said in the form of direct and reported speech.After having been applied as parameters to run the classifier, the discriminate features increased the accuracy of classification for some emotion classes of texts.Статья посвящена рассмотрению специфики лексической сочетаемости и синтаксической комбинаторики глагольной лексемы говорить в русскоязычных интернет-текстах, принадлежащих различным эмоциональным классам.Целью публикации является обоснование валидности использования выявленных специфических характеристик сочетаемости и комбинаторики лексемы в качестве дискриминантных черт для автоматического определения 8 эмоциональных тональностей в интернет-текстах на русском языке.В качестве материала исследования выступает коллекция текстов, отобранных из паблика «Подслушано» в социальной сети «ВКонтакте».Используя восьмичастную классификацию эмоций, предложенную Г. Лёвхеймом, авторы соотносят каждый из текстов выборки объемом более 1 млн токенов с определенной эмоцией посредством опоры на соответствующие хештеги и эмоциональную разметку текстов, осуществленную 36 асессорами, носителями русского языка от 19 до 45 лет.Применение метода TF-IDF взвешивания, а также учет значений относительной частотности лексем в 8 сформированных эмоциональных подкорпусах текстов показали, что статус лексемы говорить неравноценен в разных подкорпусах: в 4 из них она имеет высокие относительную частотность и показатели статистической специфичности, а в оставшихся 4 подкорпусах — нет.С помощью использования инструментов корпусной лингвистики доказано, что значимыми для автоматической атрибуции текстов к тому или иному эмоциональному классу оказываются следующие особенности лексической сочетаемости и синтаксической комбинаторики глагола говорить: высокий процент субъектных синтаксических связей; частотность конкретных лексем (например, врач для класса Страх / Ужас) и суммарная частотность лексем одной конкретной лексико-семантической группы в позиции субъекта при глаголе; частотность отдельной коллокации (например, когда люди говорят для класса Злость / Гнев); частотность отдельных синтаксем (например, «с собой / себе lemma [говорить]» — для класса ГРУСТЬ / Тоска); частотность конкурирующих синтаксем «lemma [говорить], что» и «lemma [говорить]: (прямая речь)», маркирующая склонность автора текста фокусироваться на содержании говоримого в форме прямой или косвенной речи.Будучи применены в качестве параметров, подаваемых на вход компьютерному классификатору текстов, данные дискриминантные черты оказали влияние на точность атрибуции текстов к тому или иному эмоциональному классу