Как предсказать рыночную стоимость компаний? Зачем собирать значения слов в базы данных? Что делает завтрак завтраком? И… как эти вопросы вообще оказались в одном ряду? Разбираемся в новой статье.
🍳 Завтрак
Начнем с завтрака: если бы вы попытались объяснить этот феномен инопланетянину или человеку совсем другой культуры, вам неизбежно пришлось рассказать бы про систему из трех приемов пищи, где завтрак — первый. В лингвистическом смысле этот контекст создает рамку, или фрейм, что и делает завтрак завтраком, а ответы на вопросы когда, с кем и зачем мы его едим могут отличаться. Такие контексты и изучает фреймовая семантика, благодаря которой можно исследовать, как устроены значения слов в естественном языке.
🗂️ FrameNet и FrameBank
Чтобы изучать фреймы системнее и эффективнее, лингвисты создали фреймбанки, базы данных фреймов. Самые известные — FrameNet для английского языка и FrameBank — для русского. Они показывают, какие элементы скрыты внутри значения слов и фраз: кто действует, что происходит, где, когда и каким образом.
💸 Экономическое применение
Если пока всё звучало довольно абстрактно, рассказываем про конкретные примеры использования фреймбанков.
В 2013 году американские исследователи собрали корпус новостей о крупных компаниях с 2007 по 2012 год, на которые пришлись и период экономического упадка (2007–2010), и экономического роста (2011–2012). Новости собирались о компаниях из сферы телекоммуникаций, IT и товаров первой необходимости.
С помощью алгоритма исследователи выделяли роли компаний во фреймах («кто судится», «кто заявляет», «кто нарушает права») и по этим ролям пытались предсказать движение стоимости акций. Спойлер: у них вполне получилось предсказать, станет цена выше или ниже, но сам факт её изменения алгоритм предвидел не всегда.
Подробнее об этом исследовании, упомянутых базах данных и фреймах, можете узнать из полной версии статьи.
Время чтения: 14 минут
🤖 «Системный Блокъ» @sysblok