z-logo
open-access-imgOpen Access
Ανάλυση ελληνικών σωμάτων κειμένων με τη χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης
Author(s) -
Κωνσταντίνος Περήφανος
Publication year - 2021
Language(s) - Uncategorized
Resource type - Dissertations/theses
DOI - 10.12681/eadd/45377
Subject(s) - word2vec , computer science , world wide web , information retrieval , traditional medicine , artificial intelligence , medicine , embedding
Η ιδιόλεκτος, στο πλαίσιο της γλωσσολογίας, αναφέρεται στη μοναδική και ιδιαίτερη χρήση της γλώσσας ενός ατόμου και αποτελεί το αντίστοιχο της κοινωνιολέκτου με σημείο αναφοράς το άτομο. Η έρευνα για την έννοια της ιδιολέκτου στη γλωσσολογία είναι μάλλον περιορισμένη, ειδικά σε ό,τι αφορά την επικύρωσή της με εμπειρικούς τρόπους. Η σχετική έρευνα στη γλωσσολογία σωμάτων κειμένων και στην υφομετρία έχει επίσης περιορισμούς που αφορούν είτε τον αριθμό των υπό εξέταση συγγραφέων (μικρότερος των 10) είτε τον αριθμό των όρων του λεξιλογίου που χρησιμοποιούνται στην εξέταση της ιδιολεκτικής ομοιότητας (περί των 310 λειτουργικών λέξεων). Η παρούσα διατριβή χρησιμοποιεί κατανεμημένες αναπαραστάσεις (λεξικές ενθέσεις) για την ανάλυση κειμένων χρηστών κοινωνικών δικτύων, τα οποία θεωρείται ότι αντανακλούν το ιδιαίτερο προσωπικό ύφος κάθε συγγραφέα. Τα δεδομένα στα οποία βασίζεται η διατριβή αποτελούνται από ένα σώμα κειμένων του Twitter στα ελληνικά, που προέρχεται από 4.949 χρήστες από το 2009 έως το 2016 (περίπου 325 εκ. λέξεις), και το σώμα κειμένων Blog Authorship Corpus για σύγκριση και επαλήθευση. Με αφετηρία την Κατανεμητική Υπόθεση του Zellig Harris, σύμφωνα με την οποία σημασιολογικά παρόμοιες λέξεις τείνουν να εμφανίζονται σε παρόμοια περικείμενα, η έννοια της λεξικής ένθεσης αποτελεί τη βάση σύνθεσης υφολογικών ενθέσεων, παρέχοντας έτσι τη δυνατότητα να απαντηθεί το ερώτημα της ύπαρξης ιδιολέκτου και παρέχοντας έτσι ένα υφολογικό αποτύπωμα των υπό εξέταση συγγραφέων. Στη διατριβή εξετάζεται και συγκρίνεται η απόδοση διαφόρων μοντέλων κατασκευής κατανεμητικών αναπαραστάσεων. Πιο συγκεκριμένα, χρησιμοποιούνται λεξικές ενθέσεις που παράγονται από Νευρωνικά Γλωσσικά Μοντέλα (word2vec, doc2vec, fastText), καθώς και μοντέλα που προκύπτουν από παραγοντοποίηση πινάκων συνεμφάνισης όρων (GloVe). Τα επιλεγμένα μοντέλα εφαρμόζονται σε όλο το λεξιλόγιο των υπό εξέταση κειμένων και συνεπώς δεν περιορίζονται σε περιορισμένο λεξιλόγιο και ταυτόχρονα είναι εύκολα επεκτάσιμα σε σώματα κειμένων δεκάδων χιλιάδων συγγραφέων. Στην παρούσα διατριβή βρέθηκε ότι οι λεξικές ενθέσεις α) μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως δομικό συστατικό αναπαράστασης του ατομικού κειμενικού ύφους και β) οι ιδιολεκτικές ενθέσεις παρέχουν τη δυνατότητα συσταδοποίησης ιδιολεκτικής ομοιότητας, δημιουργώντας έτσι ομάδες παρόμοιου ύφους, καθώς επίσης και μέτρα αποτίμησης της σταθερότητας του κειμενικού ύφους στο πέρασμα του χρόνου. Τα ευρήματα αυτά έχουν σημαντικές εφαρμογές σε πεδία όπως η αναγνώριση συγγραφέα, η ανίχνευση λογοκλοπής, η ανίχνευση διαδικτυακής παρενόχλησης και κακοποίησης. Επιπλέον, η παρούσα διατριβή είναι η πρώτη εκτεταμένη μελέτη της ιδιολέκτου στην ελληνική γλώσσα με τη χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης, γεγονός που υποδηλώνει ότι οι λεξικές ενθέσεις μπορούν να εφαρμοστούν με επιτυχία σε ευρύ φάσμα ερευνητικών περιοχών που αφορούν την ελληνική γλώσσα.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here