Sentiment analysis of Russian-language comments in social media

Abstract

Выпускная квалификационная работа посвящена вопросу методов автоматического определения тональности русскоязычных текстов, основанных на машинном обучении с учителем. Для исследования были собраны русскоязычные комментарии к видеозаписям на сайте Youtube. Рассмотрены способы векторного представления текстов обучающей и тестовой выборок, а также функции весов. Приводится описание алгоритмов классификации: наивного Байесовского классификатора и метода опорных векторов. Проведены расчеты по эффективности алгоритмов.

Final qualification work is devoted to methods for automatic sentiment detection of texts in Russian language, based on supervised machine learning. For the research were collected Russian-language comments to videos on Youtube. We have considered ways vector representations of the texts for the training and test samples and functions of weights. Describes the classification algorithms: the naive Bayes classifier and the support vector machine. Calculations for efficiency of algorithms are carried out.