Разработка веб-приложения по изучению немецкого языка

Актуальность. Изучение иностранного языка является целью очень большого количества людей. Ведь в современной конкурентной среде, знание иностранного языка даёт большие преимущества не только для профессионального развития, но и при проведении времени, отведенного на досуг. Поэтому сфера предоставления услуг в области изучения языков все еще остаётся актуальной. На данный момент придумано множество технологий и программ, позволяющих значительно увеличить эффективность обучения. Однако следует отметить, что приложений по изучению иностранного языка, позволяющих пользователю классифицировать эмоциональную окраску текста для более качественного перевода и понимания авторского замысла, не так много.

На данный момент сентимент-анализ применяется в мониторинговых, аналитических и сигнальных системах, а также в системах документооборота и рекламных платформах. В то же время данная технология практически не используется в системах обучения иностранным языкам, хотя имеет огромный нераскрытый потенциал. Практически все существующие на данный момент приложения по изучению иностранных языков не используют возможности анализа тональности текста. Овладение эмоциональным словарем языка – сложная задача для обучающегося, поэтому этому аспекту должно уделяться отдельное внимание.

Целью данной работы является разработка веб-приложения для изучения немецкого языка, в основе которого лежит сентимент-анализ.

Объектом исследования стало изучение возможности применения эмоционального анализа текста в программном продукте для увеличения эффективности обучения иностранному языку.

Предметом исследования является анализ тональности текста (сентимент-анализ) как область обработки естественного языка (Natural Language Processing).

Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1.                ознакомиться с теоретическими аспектами создания веб- приложений, а также со средствами их разработки;

2.                изучить инструменты создания веб-приложений: Vue.js, Vuetify, Firebase;

3.                 проанализировать существующие подобные системы и их функциональные возможности;

4.  рассмотреть существующие приложения для изучения иностранных языков;

5. изучить методы оценки эмоционально-окрашенных текстов;

6. реализовать структуру базы данных;

7. разработать приложение для изучения немецкого языка.

В работе используются следующие методы анализа: метод контекстуального анализа и метод компонентного анализа. Для реализации проекта были выбраны JavaScript фреймворк Vue.js. и NoSQL, база данных Firebase.

Теоретическая значимость работы заключается в дальнейшей разработке проблем перевода эмоционально-оценочной лексики.

Практическая значимость данной работы позволяет использовать ее основные положения в практике перевода и преподавания.

Структура. Выпускная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложения. В первой главе рассмотрены теоретические основы анализа тональности текста. Во второй – рассмотрены методы оценки эмоционально-окрашенных текстов. В третьей – описан процесс разработки веб-приложения «WirLerneDeutsch». Тексты книг взяты из источников, которые находятся в свободном доступе в сети Интернет. Аудиозаписи к книгам взяты из сервиса YouTube.

ВВЕДЕНИЕ..................................................................................................... 3

ГЛАВА 1. ПРИМЕНЕНИЕ СЕНТИМЕНТ–АНАЛИЗА ПРИ ОБУЧЕНИИ ИНОСТРАННОМУ ЯЗЫКУ........................................................................... 6

1.1. Основные понятия................................................................................. 6

1.2. Особенности анализа тональности иностранного текста.................... 7

1.3. Обзор существующих программ изучения иностранных языков...... 8

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И ШКАЛЫ ОЦЕНКИ ЭМОЦИОНАЛЬНО- ОКРАШЕННЫХ ТЕКСТОВ......................................................................... 13

2.1. Методы, основанные на правилах...................................................... 13

2.2. Методы, основанные на использовании словарей эмоциональной и оценочной лексики..................................................................................... 14

2.3. Методы, основанные на машинном обучении с учителем (supervised learning)...................................................................................................... 18

2.4. Методы, основанные на машинном обучении без учителя (unsupervised learning)...................................................................................................... 20

2.5. Системы шкалирования...................................................................... 21

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ «WIR LERNE DEUTSCH».... 23

3.1. Описание инструментов разработки приложения............................. 23

3.1.1. Организация маршрутизации в приложении............................... 24

3.1.2.   Подключение Firebase к приложению......................................... 27

3.1.3. Хранилище Vuex........................................................................... 30

3.2. Структура базы данных..................................................................... 31

3.2. Описание функционала и интерфейса приложения........................... 33

ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................................................. 42

ПРИЛОЖЕНИЕ............................................................................................. 45

1.      Автоматическое определение тональности текста (Sentiment Analysis) [Электронный ресурс] URL: https://habr.com/ru/post/263171/

2.  Калафато Р. Художественная литература в обучении английскому языку в России       //        Вопросы       образования.       2018.        №2.        URL: https://cyberleninka.ru/article/n/hudozhestvennaya-literatura-v-obuchenii- angliyskomu-yazyku-v-rossii.

3.  Милованова   Л.А.,  Шевчик   Е.Е.   Обучение   студентов  рецептивной эмотивной  лексике   в     процессе чтения  художественных   текстов  на английском   языке    //    Известия    ВГПУ.    2019.    №3    (136).    URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obuchenie-studentov-retseptivnoy-emotivnoy- leksike-v-protsesse-chteniya-hudozhestvennyh-tekstov-na-angliyskom-yazyke.

4.  Освоение Vuex — с нуля до героя [Электронный ресурс] URL:

5.  Режим HTML5 History [Электронный ресурс] URL: https://habr.com/ru/post/ 421551/ https://router.vuejs.org/ru/guide/essentials/history-mode.html

6.Система Лейтнера [Электронный ресурс] URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Система_Лейтнера

7.   Benjamin Snyder, Regina Barzilay. Multiple Aspect Ranking using the Good Grief Algorithm (англ.) // Proceedings of the Joint Human Language Technology/North American Chapter of the ACL Conference (HLT-NAACL) : конференция. — 2007. — P. 300–307.

8 .Bo Pang, Lillian Lee. Opinion Mining and Sentiment Analysis (англ.) // Foundations and Trends in Information Retrieval : журнал. — 2008. — No. 2. — P. 1-135.

9.  C. Fellbaum, ‘‘WordNet,’’ in Theory and Applications of Ontology: Computer Applications. New York, NY, USA: Springer, 2010, pp. 231–243.

10.  Firebase Authentication [Электронный ресурс] URL: http://www.fandroid.info/en/firebase-autentifikatsiya-polzovatelej-spomoshhyu- email-i-parolya-v-android-prilozhenii

11.  FirebaseUser [Электронный ресурс] URL: https://firebase.google.com/docs/re ference/android/com/google/firebase/auth/Fireb/aseUser

13.  Merriam-Webster [Электронный ресурс] URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Merriam-Webster

14.  Ekman P., ‘‘Facial expression and emotion,’’ Amer. Psychol., vol. 48, no. 4, p. 384, 1993.

15. Sentiment    Analysis    with    AFINN    Lexicon    [Электронный   ресурс] https://medium.com/@himanshu_23732/sentiment-analysis-with-afinn-lexicon- 930533dfe75b