?
Описание алгоритма по определению тональности текста на основе отзывов о ресторанах
С. 296–297.
Шантырева Л. В.
С развитием информационных технологий число блогов и форумов, на которых пользователи выражают свое мнение о посещаемых ими заведениях, постоянно растет, что приводит к созданию базы комментариев, способной влиять на мнения потребителей. Ручной поиск информации и выделение в ней интересуемых данных приэтом становится малоэффективным. Минимизировать количество временных затрат позволяет анализ тональности текстов - область компьютерной лингвистики, занимающаяся автоматическим выделением из текстов эмоциональных оценок автора, суждений и мнений. В статье рассматривается алгоритм определения тональности текстов, основывающийся на аспектных словах и построении лексических шаблонов.
Язык:
русский
В книге
М., Коломна: МПГУ, 2016.
Кирина М. А., Лукьянчикова А. С., В кн.: Язык в эпоху цифровых трансформаций и развития искусственного интеллекта : Сборник научных статей по итогам II Международной научной конференции Минск, 23–24 октября 2025 г.: Мн.: БГУИЯ, 2025. С. 74–85.
В статье рассматриваются характерные особенности гороскопических текстов как части астрологического дискурса. Материалом исследования выступает представительная выборка ежедневных предсказаний на русском языке, опубликованных в открытых группах социальной сети «ВКонтакте», суммарным объемом 1185425 словоупотреблений. С использованием методов корпусной и компьютерной лингвистики анализируются содержательные лексические единицы – как общие, так и отличительные для каждого знака зодиака (в сопоставлении ...
Добавлено: 28 февраля 2026 г.
Анисимова К. М., Цифровые гуманитарные исследования 2025 № 2 С. 24–47
Исследование посвящено описанию эмоциональной динамики как проявления художественной структуры русской драмы XVIII–XX вв. на основе автоматической разметки тональности реплик с использованием нейросетевых моделей BERT-архитектуры. Такие модели, дообученные даже на нехудожественных текстах, показывают удовлетворительные результаты при анализе тональности драматических реплик, что было проверено на вручную размеченной тестовой выборке. На основе такой автоматической эмоциональной разметки было показано, ...
Добавлено: 24 февраля 2026 г.
никальное туристское впечатление является одним из главных компонентов туристкой де-ятельности. Однако в отечественной и западной науке оно не изучено. Это обусловило цель данного исследова-ния –выявить особенности уникальных впечатлений в онлайн-отзывах американских туристов о мемориале Лин-кольну в доковидный и постковидный периодына туристическом сайте TripAdvisor. В основе используемой ме-тодологии лежит идея репрезентации уникальных впечатлений в единичных словах. ...
Добавлено: 7 января 2026 г.
Путешественники делятся своими впечатлениями в онлайн-отзывах на туристических сайтах, определяя восприятие и планирование поездок других туристов. Туристические онлайн-отзывы являются надежными источниками предоставления информации в свободной форме, позволяющей делиться искренними впечатлениями о достопримечательностях. Существующие работы анализируют туристические отзывы с целью составления списка самых популярных достопримечательностей и их отличительных черт, а также для оценки уровня сервиса в ...
Добавлено: 18 июля 2024 г.
Босоногов С. Д., Суворова А. В., Journal of Mathematical Sciences 2024 Vol. 285 P. 1–13
Добавлено: 4 февраля 2024 г.
Шерстинова Т. Ю., Москвина А. Д., Кирина М. А. и др., В кн.: Труды международной конференции «Корпусная лингвистика — 2023».: СПб.: Издательство Санкт-Петербургского государственного университета, 2024. С. 232–240.
В экспериментальном исследовании сравниваются результаты трех разных подходов к оценке тональности художественного текста: словарного, машинного обучения и дистрибутивной семантики. Материалом для анализа стала выборка в 210 рассказов русских писателей первых трех десятилетий XX в. Проведенное исследование показало, что корреляция между результатами сентимент-анализа, полученного тремя разными методами, в большинстве случаев статистически значима, но невелика по модулю. ...
Добавлено: 9 декабря 2023 г.
Кирина М. А., Человек: образ и сущность. Гуманитарные аспекты 2024 № 2(58) С. 176–204
В статье рассматриваются способы автоматического анализа мнений для оценки пользовательского опыта применительно к отзывам на проекты в рамках онлайн-курсов по программированию на Python, Java и Kotlin, представленных на англоязычной образовательной платформе Hyperskill. В исследовании описывается подход с опорой на методы анализа тональности и извлечения ключевых слов для характеристики отношения пользователей к изучаемым темам, образовательному процессу ...
Добавлено: 9 декабря 2023 г.
Добавлено: 4 декабря 2023 г.
Кирина М. А., Тельнина Л. Д., В кн.: Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2022): сб. статей III Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 17—18 ноября 2022 г.: ФГБОУ ВО МГППУ, 2022. С. 355–374.
В статье описывается эксперимент, направленный на сравнение эффективности инструментов анализа тональности для оценки пользовательского опыта на материале публичных отзывов на онлайнкурсы на образовательной платформе Stepik. Рассматриваются результаты автоматического извлечения сентимент-оценок пользователей на соответствующие курсы как на русском, так и на английском языках. Для русскоязычных текстов обсуждается применение словаря эмотивной лексики «КартаСловСент» и предобученной на датасете ...
Добавлено: 9 декабря 2022 г.
Сметанин С. И., PeerJ Computer Science 2022 Vol. 8 Article e1164
Добавлено: 21 ноября 2022 г.
Sergey Smetanin, Mathematics 2022 Vol. 10 No. 16 Article 2947
Добавлено: 15 августа 2022 г.
Сметанин С. И., PeerJ Computer Science 2022 No. 8 Article e1039
The Russian language is still not as well resourced as English, especially in the field of sentiment analysis of Twitter content. Though several sentiment analysis datasets of tweets in Russia exist, they all are either automatically annotated or manually annotated by one annotator. Thus, there is no inter-annotator agreement, or annotation may be focused on ...
Добавлено: 29 июня 2022 г.
Maksim Kopyrin, Найденова Ю. Н., Journal of Corporate Finance Research 2021 Vol. 15 No. 2 P. 5–15
Добавлено: 16 июня 2021 г.
Сметанин С. И., IEEE Access 2020 Vol. 8 P. 110693–110719
Добавлено: 24 июня 2020 г.
Сметанин С. И., Алгоритмы, методы и системы обработки данных 2017 № 2(36) С. 121–128
В статье оценивается эффективность использования API облачного сервиса Google Cloud Prediction для решения задачи анализа тональности русскоязычных текстов. Проведен эксперимент по обучению модели на различных наборах данных, который направлен на исследование эффективности использования Prediction API и сравнение с существующими базовыми алгоритмами. Результаты эксперимента продемонстрировали высокие показатели качества работы Prediction API. ...
Добавлено: 23 ноября 2018 г.
Сметанин С. И., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2017 Vol. 29 No. 4 P. 315–324
With the popularization of social media, a vast amount of textual content with additional geo-located and time-stamped information is directly generated by human every day. Both tweet meaning and extended message information can be analyzed in a purpose of exploration of public mood variations within a certain time periods.
This paper aims at describing the development ...
Добавлено: 23 ноября 2018 г.
Карпов Н. В., Ляшук А. Ю., Визгунов А. Н., , in: Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & StatisticsVol. 247.: Springer, 2018. P. 281–288.
Добавлено: 22 ноября 2017 г.
Нагорный О. С., Кольцова Е. Ю., / NRU Higher School of Economics. Series SOC "Sociology". 2017. No. WP BRP 74/SOC/2017.
Благодаря развитию концепции Web 2.0, аудитория Интернет-СМИ получила возможность участвовать в производстве информации и предлагать собственные определения социальных проблем, которые зачастую отличаются от мнения медиа-экспертов. Анализ подобного пользовательского контента может предоставить социальным исследователям доступ к ранее неизвестной информации, но часто требует знания современных и нетривиальных методов анализа данных. В данной работе показано, как такие методы, ...
Добавлено: 16 мая 2017 г.
Карпов Н. В., Vitugin F., Баранова Ю. Н., , in: Analysis of Images, Social Networks and TextsVol. 436: 3rd International Conference on Analysis of Images, Social networks, and Texts.: NY: Springer, 2014. Ch. 436 P. 91–100.
Добавлено: 28 ноября 2014 г.