Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/14083
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Митренина Ольга Владимировна | ru_RU |
dc.contributor.author | Решетникова Арина Андреевна | ru_RU |
dc.contributor.author | Reshetnikova Arina | en_GB |
dc.contributor.editor | Азарова Ирина Владимировна | ru_RU |
dc.contributor.editor | Azarova Irina Vlаdimirovnа | en_GB |
dc.date.accessioned | 2018-07-26T15:27:34Z | - |
dc.date.available | 2018-07-26T15:27:34Z | - |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.other | 042839 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/14083 | - |
dc.description.abstract | Данная работа посвящена извлечению компонентов тональности на базе специального лексикона на материале русских новостных текстов. Целью исследования является разработка процедуры тонального анализа с параллельным извлечением тонального слова, объекта и субъекта тональности. В работе рассматриваются существующие подходы к анализу тональности, анализируется содержание некоторых доступных тональных словарей на русском и английском языках. В практической части работы описан процесс построения тонального лексикона в структуре RussNet и его применение при процедуре тонального анализа. Кроме того, описывается алгоритм выделения компонентов тональности, основанный на формальных правилах. Оценка работы алгоритма производится путём сравнения результатов со специально созданным золотым стандартом тональной разметки новостных текстов экспертами. | ru_RU |
dc.description.abstract | The study deals with fine-grained lexicon-based sentiment analysis of Russian news texts. The aim of the work is to carry out the procedure of sentiment analysis, namely to extract automatically a sentiment, an entity and a holder of opinion. We consider existing methods of sentiment analysis as well as contents of several sentiment lexicons for English and Russian. We describe the process of building sentiment lexicon on the basis of RussNet, and its usage. Moreover, we describe our rule-based algorithm of extracting the components of opinion. Evaluation is carried out using gold standard created on the basis of expert annotation of news texts. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | тональный анализ | ru_RU |
dc.subject | тональный лексикон | ru_RU |
dc.subject | субъект тональности | ru_RU |
dc.subject | объект тональности | ru_RU |
dc.subject | sentiment analysis | en_GB |
dc.subject | sentiment lexicon | en_GB |
dc.subject | opinion holder | en_GB |
dc.subject | entity of opinion | en_GB |
dc.subject | wordnet | en_GB |
dc.subject | russnet | en_GB |
dc.title | Fine-Grained Lexicon-Based Sentiment Analysis of Russian News Texts | en_GB |
dc.title.alternative | Автоматизированное выявление компонентов тональности в новостных русских текстах на базе специального лексикона | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
VKR_Reshetnikova.docx | Article | 928,52 kB | Microsoft Word XML | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_reshetnikova.pdf | ReviewRev | 275,35 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st005606_Mitrenina_Olga_Vladimirovna_(reviewer)(Ru).txt | ReviewRev | 6,17 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st005137_Azarova_Irina_Vladimirovna_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 3,07 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.