Библиотека материалов по теме выпускной работы
-
Анализ методов классификации текста
Авторы: С.С. Бердюкова, И.А. Коломойцева
Описание: В данной статье приведены основные определения, касающиеся анализа тональности текстов. Описан процесс первичной обработки текста, его индексации и анализа. Рассмотрены группы методов классификации текстов. Описаны некоторые методы обучения классификатора. Сделан вывод о возможности применения методов классификации для определения тональности текста.
Источник: Бердюкова С.С. Анализ методов классификации текста / И.А. Коломойцева, С.С. Бердюкова // Программная инженерия: методы и технологии разработки информационновычислительных систем (ПИИВС-2020): сборник научных трудов III Международной научно–практической конференции (студенческая секция), Том. 2. 25-26 ноября 2020 г. – Донецк, ГОУВПО «Донецкий национальный технический университет», 2020. – С. 171-174 [Ссылка на сборник].
-
Text classification methods analysis
Авторы: S.S. Berdiukova, I.A. Kolomoytseva, I.V. Girovskaya
Описание:В статье описываются основные определения по анализу тональности текста, процесс первичной обработки текста, описаны такие методы обучения классификатора, как дерево решений и векторный метод.
Источник: Young scientists’ researches and achievements in science: материалы научно-практической конференции для молодых учёных / – Донецк: ДонНТУ, 2021. – C. 32-38.
-
Исследование применения сверточных нейронных сетей для анализа тональности текста
Авторы: С.С. Бердюкова, И.А. Коломойцева
Описание: В данной статье приведены основные определения, касающиеся сверточных сетей, их преимущества и недостатки, а также области их использования при работе с текстами. Также были описаны меры, примененные к текстам перед анализом. Приведены результаты работы сети по определению тональности предложенных текстов.
Источник: Бердюкова С.С. Исследование применения сверточных нейронных сетей для анализа тональности текста / С.С. Бердюкова, И.А. Коломойцева // Современные Информационные Технологии в Образовании и Научных Исследованиях – 7-ая международная научно-техническая конференция (СИТОНИ-2021) – С. 378-383 [Ссылка на сборник].
-
Анализ требований и проектирование почтового клиента с поддержкой криптографических функций для мобильных устройств на базе Android ОС
Авторы: С.С. Бердюкова, А.В. Чернышова
Описание: Рассмотрены существующие почтовые клиенты для смартфонов. Выполнен обзор протоколов для работы с электронной почтой. Определены требования к создаваемому программному продукту.
Источник: Бердюкова С.С. Анализ требований и проектирование почтового клиента с поддержкой криптографических функций для мобильных устройств на базе Android ОС / С.С. Бердюкова, А.В. Чернышова // Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование в рамках VI форума Донецкой Народной Республики (ИУСМКМ–2020) / Донец. национал. техн. ун-т; — Донецк, 2020. — C. 70-76 [Ссылка на сборник].
-
Параллельный выбор параметров классификатора для анализа тональности текстов
Авторы: Е.В. Котельников, Т.А. Пескишева, О.А. Пестов
Описание: Представлен параллельный алгоритм настройки параметров текстового классификатора, основанный на методе скользящего контроля. Экспериментальное тестирование осуществлено на коллекции семинара РОМИП для задачи анализа тональности. В результате проведенных экспериментов определен оптимальный набор параметров классификатора для данной задачи и подтверждена эффективность разработанного алгоритма.
Источник: Котельников Е.В. Параллельный выбор параметров классификатора для анализа тональности текстов / Е.В. Котельников, Т.А. Пескишева, О.А. Пестов // Вопр. соврем. науки и практики. Ун-т им. В.И. Вернадского. – 2012. – № 4(42). – С. 67–74.
-
Анализ тональности текстов на основе генетического алгоритма и совместной кластеризации слов и документов
Авторы: Е. В. Котельников, М. В. Плетнева
Описание: Предлагается новый метод анализа тональности текстов, основанный на вычислении весов оценочных слов, позволяющий автоматически распознавать позитивную или негативную тональность, выраженную в тексте по отношению к некоторому объекту. Проблема определения весов оценочных слов рассматривается как оптимизационная задача, критерием которой является максимизация выбранной метрики качества анализа тональности. Для сокращения пространства поиска оптимальных весов оценочных слов в методе используется совместная кластеризация, в результате которой выделяются сильно связанные группы оценочных слов и текстовых документов.
Источник: Котельников Е.В. Анализ тональности текстов на основе генетического алгоритма и совместной кластеризации слов и документов / Е.В. Котельников, М.В. Плетнева // Известия РАН. Теория и системы управления. 2016. № 1. - С. 115-123.
-
Создание корпуса текстов для анализа тональности
Авторы: О.И. Максименко, Т.А. Семина
Описание: В статье рассмотрены особенности создания корпусов для исследований в области анализа тональности, приведены примеры крупнейших корпусов в этой области. Кроме того, в статье описан корпус статей, собранных автором и показана разметка, которая проводится на данном корпусе. В заключение представлено дальнейшее развитие собираемого корпуса и новые элементы разметки, которые будут добавлены.
Источник: Максименко О.И. Создание корпуса текстов для анализа тональност / О.И. Максименко, Т.А. Семина // Ученые записки Национального общества прикладной лингвистики. М.: НОПриЛ, 2019. С. 106-113.
-
Применение сентимент-анализа текстов для оценки общественного мнения
Авторы: Р.В. Посевкин, И.А. Бессмертный
Описание: Описывается подход к оценке эмоциональной окрашенности естественно-языковых текстов на основе словарей тональности. Предложен метод автоматической оценки общественного мнения с помощью сентимент-анализа отзывов и обсуждений опубликованных документов в сети Интернет, базирующийся на статистике использованных слов. Разработан исследовательский прототип программной системы, производящей сентимент-анализ естественно-языкового текста на русском языке на основе линейной шкалы. Для более точного сопоставления каждого слова в предложении словарю выполняются синтаксический анализ и лемматизация. Словари тональности представлены в открытом и удобочитаемом виде, что позволяет его расширять и корректировать. Программная система сентимент-анализа русскоязычного текста, реализованная на открытых словарях тональности, разработана впервые.
Источник: Посевкин Р.В. Применение сентимент-анализа текстов для оценки общественного мнения / Р.В. Посевкин, И.А. Бессмертный // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Том 15. № 1. С. 169–171
-
Sentiment Analysis of Comments of American Birders during Two Waves of the COVID-19 Pandemic Reveal More Negative Sentiments in the Context of Birding
Авторы: Christoph Randler, Nadine Kalb, Piotr Tryjanowski
Описание: В данном исследовании были опрошены американские орнитологи в двух временных точках во время пандемии COVID (независимые выборки): весной 2020 года и примерно через год (зимой 2020-2021). Их комментарии были проанализированы с помощью ИИ. Исследование показало, что во время продолжающейся пандемии, настроения стали более негативными. Это важный результат, поскольку он показывает, что несмотря на положительное влияние природы на психическое здоровье, настроения становятся более негативными во время продолжающейся пандемии.
-
Анализ настроения кодово- смешанного языкаи
Авторы: Сухприт Каур, Гурприт Сингх Джосан
Автор перевода: С.С. Бердюкова
Описание: Смешанный язык очень часто используется в современном многоязычном обществе. Так называется явление смешения синтаксиса и лексики многих языков в одном предложении. Анализ настроения смешанного языка направлен на определение полярности предложения. В данной работе основное внимание уделяется анализу настроений твитов, состоящих из слов на хинди и английском языке, а также других символов.