Extracting Domain-Specific Opinion Words for Sentiment Analysis

P. 58–68.

Шамшурин И. С.

Определение тональности документов (субъективной оценки автора текста) возникает в различных предметных областях, таких как социологические и маркетинговые исследования, разработка рекомендательных систем и т.д.  В данной работе рассматривается задача извлечения оценочных слов. Наличие лексикона оценочных слов может упростить задачу извлечения мнений из текстовых данных, и потому выделение оценочных слов из текстов является одним из ключевых направлений исследований в области анализа мнений (Sentiment Analysis). В работе рассматриваются методы извлечения слов, основанные на использовании корпуса текстов, которые позволяют создавать различные списки слов для различных предметных областей. Полученные при помощи сравниваемых методов списки оценочных слов использовались в качестве признаков описания данных, подаваемых на вход различным алгоритмам машинного обучения, определяющим тональность текстов. Эксперименты показали, что использование оценочных слов в некоторых случаях позволяет снизить ошибку классификации на 20%, но что сами по себе оценочные слова не являются достаточными для решения этой задачи и должны быть использованы только в комбинации с другими признаками.

Ключевые слова: natural language processing, sentiment analysis, автоматический анализ мнений, обработка естественного языка

В книге

Advances in Computational Intelligence. 11th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2012, San Luis Potosi, Mexico, October 27 - November 4, 2012, Proceedings

* II: Lecture Notes in Artificial Intelligence. , Heidelberg: Springer, 2012.