Studia Językoznawcze

synchroniczne i diachroniczne aspekty badań polszczyzny


ISSN: 1730-4180     eISSN: 2353-3161    OAI    DOI: 10.18276/sj.2026.24-04
CC BY-SA   Open Access   ERIH PLUS

Issue archive / t. 24, 2025
Wykorzystanie narzędzi informatycznych do analizy wydźwięku emocjonalnego kolokacji na potrzeby badań podstawowych i językoznawstwa sądowego. Pierwszy etap badań: analiza wydźwięku bigramów przysłówkowo-przymiotnikowych
(The Use of Computational Tools for Sentiment Analysis of Collocations in Basic Research and Forensic Linguistics. First Stage of Research: Sentiment Analysis of Adverb–Adjective Bigrams)

Authors: Małgorzata Gębka-Wolak ORCID
Instytut Językoznawstwa Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
Keywords: computational tools sentiment analysis collocations
Whole issue publication date:2026-02
Page range:17 (53-69)
Cited-by (Crossref) ?:

Abstract

The article discusses research on the sentiment analysis of adverb–adjective collocations conducted with the use of the MultiEmo application, a multilingual tool for automatic sentiment analysis developed within the computational-linguistic work of the Clarin-PL consortium. The aim of the study was to verify and expand existing knowledge about the sentiment analysis of selected adverbs and simple adverb–adjective groups. The research also assessed the applicability of the tool for automatic natural language processing. The findings demonstrated that automatic sentiment analysis can be successfully regarded as one of the linguistic research procedures serving practical purposes, including forensic linguistics. The analyses revealed a regularity whereby the sentiment of an adverb is inherited by the entire adverb–adjective group. In addition, four models of bigram construction were described, taking into account the combinations of adverbial and adjectival sentiment identified in the data.
Download file

Article file

Bibliography

1.Baj-Rogowska Anna. „Analiza sentymentu jako narzędzie monitorowania wyników finansowych przedsiębiorstwa”. Przedsiębiorczość i zarządzanie, 1 (2019), 125–139.
2.Doryń Wirginia. „Analiza wydźwięku dyskusji na posiedzeniach decyzyjnych Rady Polityki Pieniężnej”. Wiadomości Statystyczne, 7 (2018), 72–85.
3.Gładysz Anna. „Analiza wydźwięku polskojęzycznych opinii konsumenckich – implementacja algorytmu tworzenia słownika wydźwięku”. Autobusy, Technika, Eksploatacja, Systemy transportowe, 12 (2017), 1692–1697.
4.Kocoń Jan, Miłkowski Piotr, Kanclerz , “MultiEmo: Multilingual, Multilevel, Multidomain Sentiment Analysis Corpus of Consumer Reviews”. W: International Conference on Computational Science. London: Springer, 2021, 297312.
5.Miłkowski Piotr, Gruza Marcin, Kazienko Przemysław, Szołomicka Joanna, Woźniak Stanisław, Kocoń Jan. „MultiEmo: Language-Agnostic Sentiment Analysis”. W: Computational Science – ICCS 2022. ICCS 2022. Lecture Notes in Computer Science. London: Springer, 2022, 72–79.
6.Pęzik Piotr. „Budowa i zastosowanie korpusu monitorującego MoncoPL”. Forum Lingwistyczne 7 (2020), 133–150.
7.Żmigrodzki Piotr, Bańko Mirosław, Batko-Tokarz Barbara, Bobrowski Jakub, Czelakowska Anna, Grochowski Maciej, Przybylska Renata, Waniakowa Jadwiga, Węgrzynek Katarzyna. Wielki słownik języka polskiego PAN: geneza, koncepcja, zasady opracowania. Kraków: Instytut Języka Polskiego PAN, 2018.