Кросс‑языковой перенос моделей детекции персуазивности представляет собой актуальную исследовательскую задачу для русского языка, где отсутствуют доступные корпуса с разметкой по результату убеждения, что делает прямое обучение моделей невозможным. Поскольку персуазивность репрезентирована в разных языках по-разному и частично искажается при машинном переводе, требуется оценка переносимости как моделей, так и лингвистических индикаторов. В работе исследуется применение моделей, обученных на англоязычном корпусе r/ChangeMyView, к его машинным переводам на русский язык. Цель исследования – определить, какие типы моделей сохраняют способность различать персуазивные и неперсуазивные тексты при переходе от оригинала к переводу и какие поверхностные признаки остаются устойчивыми к переводу. Сравниваются три подхода: CatBoost на лингвистических признаках, трансформер mBERT и гибридная модель, объединяющая признаки и контекстные представления. Хотя CatBoost показывает невысокую точность различения персуазивных/неперсуазивных текстов (0,572 на EN, 0,567 на RU), что свидетельствует о том, что данный набор поверхностных признаков слабо улавливает ключевые механизмы убеждения, модель не становится хуже при переводе и качество переноса не падает. Мультилингвальная модель mBERT сохраняет значительную часть предсказательной силы даже в условиях translationese, достигая показателя точности 0,662 на английском корпусе и 0,615 при переносе без дообучения. Гибридная модель демонстрирует промежуточные результаты. Полученные результаты показывают, что персуазивность частично переносима: трансформеры обеспечивают более высокую переносимость персуазивности, поскольку опираются на глубинные смысловые связи и распределенные представления, которые в меньшей степени искажаются машинным переводом. Ключевые индикаторы, связанные с абстрактностью, самореференцией, позитивными эмоциями, доверием и структурной организацией текста, сохраняются при переходе от английского оригинала к русскому переводу; чувствительными к translationese оказывается ряд эмоционально-прагматических признаков.
Cross‑lingual transfer of persuasion detection models is an important research problem for the Russian language, where no annotated corpora with persuasion outcome labels are available, making direct model training impossible. Since persuasiveness is represented differently across languages and is partially distorted by machine translation, an assessment of the transferability of both models and linguistic indicators is required. This study examines the application of models trained on the English r/ChangeMyView corpus to its machine‑translated Russian version. The aim of the study is to determine which types of models retain the ability to distinguish between persuasive and non-persuasive texts when transitioning from the original to the translation, and which surface-level features remain robust to translation. Three approaches are compared: CatBoost trained on linguistic features, the mBERT transformer, and a hybrid model combining features with contextual representations. CatBoost shows low accuracy (0.572 on EN, 0.567 on RU), indicating limited transferability of surface‑level features. mBERT reaches 0.662 on English and 0.615 on Russian without fine‑tuning, reflecting its ability to model deep contextual dependencies. The hybrid model yields intermediate results. Although CatBoost shows modest accuracy in distinguishing persuasive from non-persuasive texts (0.572 on EN, 0.567 on RU), indicating that this set of surface-level features weakly captures the key mechanisms of persuasion, the model does not deteriorate upon translation and the transfer quality does not decline. The multilingual mBERT model retains a substantial portion of its predictive power even under translationese conditions, achieving an accuracy of 0.662 on the English corpus and 0.615 in a zero-shot transfer setting. The hybrid model demonstrates intermediate results. The findings indicate that persuasiveness is partially transferable: transformers provide higher transferability of persuasiveness, as they rely on deep semantic connections and distributed representations that are less susceptible to distortion by machine translation. Key indicators associated with abstractness, self-reference, positive emotions, trust, and textual structural organization are preserved in the transition from the English original to the Russian translation, while a number of emotional-pragmatic features prove sensitive to translationese.
1. Голоднов А. В. Аргументативная структура риторического (персуазивного) текста // Вестник ИГЛУ. 2010. № 1 (9). C. 109–114.
2. Kienpointner M. Rhetoric and argumentation // The Routledge Handbook of Critical Discourse Studies. John Flowerdew, John E. Richardson (Eds). 1st ed. L.: Routledge, 2018. P. 267–280. DOI: 10.4324/9781315739342. ISBN 9781315739342.
3. Cialdini R. B. Influence, New and Expanded. The Psychology of Persuasion. Harper Business, 2021. 532 p. ISBN 9780062937674.
4. Голоднов А. В. Персуазивность как универсальная стратегия текстообразования в риторическом метадискурсе (на материале немецкого языка). автореф. дис. … докт. филол. наук. Санкт-Петербург, 2011. 43 с. [Электронный ресурс]. URL: https://www.dissercat.com/content/persuazivnost-kak-universalnaya-strategiya-tekstoobrazovaniya-v-ritoricheskom-metadiskurse-n/read (дата обращения: 15.03.2026).
5. Баранов А. Н. Лингвистическая теория аргументации (когнитивный подход). автореф. дис. … докт. филол. наук. Москва, 1990. 48 с. [Электронный ресурс]. URL: https://rusexpert.ru/public/avtoreferaty-pdf/Baranov1990.pdf (дата обращения: 15.03.2026).
6. Ta V. P., Boyd R. L., Seraj S., Keller A., Griffith C., Loggarakis A., Medema L. An inclusive, real-world investigation of persuasion in language and verbal behavior // Journal of Computational Social Science. 2022. Vol. 5 (1). P. 883–903. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s42001-021-00153-5 (дата обращения: 15.03.2026).
7. Lawrence J., Reed C. Argument Mining: A Survey // Computational Linguistics. 2019. Vol. 45 (4). P. 765–818. URL: https://aclanthology.org/J19-4006.pdf (дата обращения: 15.03.2026).
8. Winning Arguments (ChangeMyView) Corpus. [Электронный ресурс]. URL: https://convokit.cornell.edu/documentation/winning.html (дата обращения: 15.03.2026).
9. Tan C., Niculae V., Danescu-Niculescu-Mizil C., Lee L. Winning Arguments: Interaction Dynamics and Persuasion Strategies in Good-faith Online Discussions // WWW’16: Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web. 2016. P. 613–624. DOI: 10.1145/2872427.2883081.
10. Habernal I., Gurevych I. Which Argument Is More Convincing? Analyzing and Predicting Convincingness of Web Arguments Using Bidirectional LSTM // Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2016. Vol. 1. P. 1589–1599. Berlin, Germany. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/P16-1150.
11. Bassi D., Fomsgaard S., Pereira-Fariña M. Decoding persuasion: a survey on ML and NLP methods for the study of online persuasion // Frontiers in Communication. 2024. Vol. 9. URL: https://www.frontiersin.org/journals/communication/articles/10.3389/fcomm.2024.1457433/full (дата обращения: 15.03.2026). DOI: 10.3389/fcomm.2024.1457433.
12. Piskorski J., Stefanovitch N., Martino G. Da San, Nakov P. SemEval-2023 Task 3: Detecting the Category, the Framing, and the Persuasion Techniques in Online News in a Multi-lingual Setup // Proceedings of the 17th International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval-2023. 2023. P. 2343–2361. Toronto, Canada. Association for Computational Linguistics. URL: https://aclanthology.org/2023.semeval-1.317.pdf (дата обращения: 15.03.2026).
13. Nikolaidis N., Stefanovitch N., Piskorski J. On Experiments of Detecting Persuasion Techniques in Polish and Russian Online News: Preliminary Study // Proceedings of the 9th Workshop on Slavic Natural Language Processing 2023, SlavicNLP 2023. 2023. P. 155–164. Dubrovnik, Croatia. Association for Computational Linguistics. URL: https://aclanthology.org/2023.bsnlp-1.18.pdf (дата обращения: 15.03.2026). DOI: 10.18653/v1/2023.bsnlp-1.18.
14. Jose J., Greenstadt R. LLMs for Detection and Classification of Persuasion Techniques in Slavic Parliamentary Debates and Social Media Texts // Proceedings of the 10th Workshop on Slavic Natural Language Processing, Slavic NLP 2025. 2025. P. 202–216. Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics. [Электронный ресурс]. URL: https://aclanthology.org/2025.bsnlp-1.23.pdf (дата обращения: 15.03.2026).
15. Fischeva I., Goloviznina V., Kotelnikov E. Traditional Machine Learning and Deep Learning Models for Argumentation Mining in Russian Texts // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the International Conference “Dialog-2021”. 2021. P. 246–258. [Электронный ресурс]. URL: https://dialogue-conf.org/media/5509/fishchevainplusgolovizninavspluskotelnikovev089.pdf (дата обращения: 15.03.2026).
16. Qachfar F. Z., Verma R. ReDASPersuasion at SemEval-2023 Task 3: Persuasion Detection using Multilingual Transformers and Language Agnostic Features // Proceedings of the 17th International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval-2023. 2023. P. 2124–2132. Toronto, Canada. Association for Computational Linguistics. URL: https://aclanthology.org/2023.semeval-1.293.pdf (дата обращения: 15.03.2026). DOI: 10.18653/v1/2023.semeval-1.293.
17. Senichev S., Boriskin A., Krayko N., Galimzianova D. Gradient Flush at Slavic NLP 2025 Task: Leveraging Slavic BERT and Translation for Persuasion Techniques Classification // Proceedings of the 10th Workshop on Slavic Natural Language Processing, Slavic NLP 2025. 2025. P. 171–176. July 31, 2025. Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics. URL: https://aclanthology.org/2025.bsnlp-1.19.pdf (дата обращения: 15.03.2026).
18. Stahlberg F. Neural Machine Translation: A Review // Journal of Artificial Intelligence Research. 2020. Vol. 69. P. 343–418. URL: https://www.jair.org/index.php/jair/article/view/12007/26611 (дата обращения: 15.03.2026). DOI: 10.1613/jair.1.12007.
19. Bizzoni Y., Juzek T. S., España-Bonet С., Chowdhury K. D., Genabith J. van, Teich E. How Human is Machine Translationese? Comparing Human and Machine Translations of Text and Speech // Proceedings of the 17th International Conference on Spoken Language Translation. 2020. P. 280–290. July 9–10, 2020. Association for Computational Linguistics. URL: https://aclanthology.org/2020.iwslt-1.34.pdf (дата обращения: 15.03.2026). DOI: 10.18653/v1/2020.iwslt-1.34.
20. Blaschke V., Fedzechkina M., Hoeve M. ter. Analyzing the Effect of Linguistic Similarity on Cross-Lingual Transfer: Tasks and Experimental Setups Matter // Findings of the Association for Computational Linguistics. 2025. P. 8653–8684. URL: https://aclanthology.org/2025.findings-acl.454.pdf (дата обращения: 15.03.2026).
21. Bell S., Sánchez E., Dale D., Stenetorp P., Artetxe M., Costa-Jussà M. R. Translate, Then Detect: Leveraging Machine Translation for Cross-Lingual Toxicity Classification // Proceedings of the 10th Conference on Machine Translation. 2025. P. 253–268. Suzhou, China. Association for Computational Linguistics. URL: https://aclanthology.org/2025.wmt-1.15.pdf (дата обращения: 15.03.2026).
22. Eger S., Daxenberger J., Stab C., Gurevych I. Cross-lingual Argumentation Mining: Machine Translation (and a bit of Projection) is All You Need! // Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics. 2018. P. 831–844. Santa Fe, New Mexico, USA. Association for Computational Linguistics. URL: https://aclanthology.org/C18-1071.pdf (дата обращения: 15.03.2026).
23. Liu G., Fung Y., Ji H. NLUBot101 at SemEval-2023 Task 3: An Augmented Multilingual NLI Approach Towards Online News Persuasion Techniques Detection // Proceedings of the 17th International Workshop on Semantic Evaluation, SemEval-2023. 2023. P. 1636–1643. Toronto, Canada. Association for Computational Linguistics. URL: https://aclanthology.org/2023.semeval-1.227.pdf (дата обращения: 15.03.2026).
24. Li B., Panasyuk A., Callison-Burch C. Uncovering Differences in Persuasive Language in Russian versus English Wikipedia // Proceedings of the First Workshop on Advancing Natural Language Processing for Wikipedia. 2024. P. 21–35. Miami, Florida, USA. Association for Computational Linguistics. URL: https://aclanthology.org/2024.wikinlp-1.8.pdf (дата обращения: 15.03.2026).