title: Automatic identification of sociolinguistic data based on the texts of diaries of the "Prozhito" project
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Слюсарь Наталья Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Slusar Natala Anatolevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Павликова Владислава Станиславовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Pavlikova Vladislava Stanislavovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Митренина Ольга Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mitrenina Olga Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:51:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:51:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 109999
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46915
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Настоящее исследование посвящено составлению социолингвистического портрета авторов текстов через предсказание скрытых демографических атрибутов, таких как гендер, возраст и временной период создания записи, с использованием методов машинного и глубинного обучения. Материалом исследования являются дневниковые записи проекта «Прожито» – цифрового архива личных документов.
  Цель исследования – подбор наиболее точных алгоритмов для предсказания гендера, возрастных групп и времени создания текста на основе анализа дневниковых записей. Объектом является связь языковых особенностей и демографических признаков, предметом - их анализ. Поставленные задачи исследования включают систематический анализ социолингвистического портрета через изучение дневниковых записей и их характеристик; изучение существующих решений в области классификации текстов; сбор и предобработку корпуса; осуществление сравнительного анализа различных методов выделения признаков и архитектур моделей для определения наилучших подходов; анализ эффективности моделей и оценка их производительности; подготовка выводов о точности работы скрытых демографических атрибутов по тексту и о подходящих алгоритмах для их предсказания.
  В работе использовались методы моделирования для построения алгоритмов, эксперимента для проверки эффективности моделей, сравнения различных подходов, статистического и социолингвистического анализа, метод научного описания.
  Новизна работы заключается в применении комплексного подхода к моделированию и анализу языка в дневниковых записях. Исследование выявило важные корреляции между языковыми особенностями и демографическими признаками авторов и показало высокую точность моделей, особенно логистической регрессии и рекуррентных нейронных сетей в сочетании с архитектурой CNN1D.
  Практическая значимость работы состоит в создании моделей для предсказания демографических атрибутов, применимых в различных областях, от социологии до маркетинга и судебных экспертиз. Результаты важны для программ сохранения исторических и культурных текстов и способствуют более глубокому пониманию языковых вариаций и социальных различий.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This study is dedicated to creation a sociolinguistic profile of text authors through the prediction of hidden demographic attributes, such as gender, age, and the time period of text creation, using machine and deep learning methods. The research material consists of diary entries from the "Prozhito" project – a digital archive of personal documents.
  The goal of the study is to select the most accurate algorithms for predicting gender, age groups, and the time of text creation based on the analysis of diary entries. The object of the study is the connection between linguistic features and demographic attributes, and the subject is their analysis. The research tasks include a systematic analysis of the sociolinguistic profile through the study of diary entries and their characteristics; a review of existing solutions in the field of text classification; the collection and preprocessing of the corpus; a comparative analysis of various feature extraction methods and model architectures to determine the best approaches; an analysis of model performance and evaluation of their effectiveness; and the preparation of conclusions on the accuracy of hidden demographic attribute prediction from text and the suitable algorithms for such predictions.
  The study employed modeling methods for algorithm development, experiments to test model efficacy, comparisons of different approaches, statistical and sociolinguistic analysis, and the scientific description method.
  The novelty of the work lies in the application of a comprehensive approach to modeling and analyzing language in diary entries. The research identified significant correlations between linguistic features and demographic attributes of the authors and demonstrated high model accuracy, especially using logistic regression and recurrent neural networks combined with a CNN1D architecture.
  The practical significance of the work lies in the development of models for predicting demographic attributes that can be applied in various fields, from sociology to marketing and forensic examinations. The results are important for programs aimed at preserving historical and cultural texts and contribute to a deeper understanding of linguistic variations and social differences.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Классификация текстов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социолингвистика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социолингвистический портрет
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дневниковые записи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: векторизация текстов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: мешок слов (Bag of Words)
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эмбеддинги
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предобработка текстов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: логистическая регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: наивный байесовский классификатор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекуррентные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: лингвистический анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказание гендера автора
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказание возрастной группы автора
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказание временного периода создания текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Text Classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Sociolinguistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Sociolinguistic Profile
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Diary Entries
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Deep Learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Text Vectorization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bag of Words
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Word Embeddings
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Text Preprocessing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Logistic Regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Naive Bayes Classifier
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Convolutional Neural Networks (CNN)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Recurrent Neural Networks (RNN)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Linguistic Analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Gender Prediction of the Author
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Age Group Prediction of the Author
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Temporal Period Prediction of the Text Creation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic identification of sociolinguistic data based on the texts of diaries of the "Prozhito" project
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое выявление социолингвистических данных на материале дневников проекта «Прожито»
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Pavlikova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46915/2/VKR_Pavlikova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,67 MB
resources.filename: reviewSV_nauchr_pavlikova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46915/3/reviewSV_nauchr_pavlikova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 141,68 kB
resources.filename: reviewSV_st109999_Pavlikova_Vladislava_Stanislavovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46915/4/reviewSV_st109999_Pavlikova_Vladislava_Stanislavovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,19 kB