Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/8117
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorХохлова Мария Владимировнаru_RU
dc.contributor.authorВасильева Анна Станиславовнаru_RU
dc.contributor.authorVasileva Annaen_GB
dc.contributor.editorМитренина Ольга Владимировнаru_RU
dc.contributor.editorMitrenina Olga Vlаdimirovnаen_GB
dc.date.accessioned2017-09-29T14:12:16Z-
dc.date.available2017-09-29T14:12:16Z-
dc.date.issued2017
dc.identifier.other032220en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/8117-
dc.description.abstractВ данной работе рассматривается проблема настройки инструмента SentiStrength для анализа тональности сообщений на украинском языке. Целью работы является выявление и анализ проблем, связанных с разработкой системы сентимент-анализа для украинского языка. В работе приводится подробный обзор предметной области, рассматриваются различные подходы для решения задач анализа тональности, а также подробно описывается программа SentiStrength. В практической части данного исследования описывается процесс настройки программы на украинский язык и оценена эффективность системы. Словарь эмоциональных слов украинского языка создавался с помощью экспертов и автоматически — на основе методов машинного обучения. Работа проводилась на материале коротких сообщений из социальной сети Twitter.ru_RU
dc.description.abstractThe graduation qualification paper deals with the problem of development of sentiment analysis system SentiStrength for messages in the Ukrainian language. The paper introduces a detailed survey of the domain area, addresses different methods of the sentiment analysis and describes the basic idea of the program SentiStrength. The process of initial data adaptation to the Ukrainian language as well as assessment of its performance is described in detail in the practical part of the paper. The dictionary of Ukrainian sentiment words was compiled with the help of experts and automatically — on basis of machine learning methods. The experiment was conducted using a sample of short messages retrieved from Twitter.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectсентимент-анализru_RU
dc.subjectанализ тональности текстаru_RU
dc.subjectсистема SentiStrengthru_RU
dc.subjectтвиттерru_RU
dc.subjectsentiment analysisen_GB
dc.subjectSentiStrengthen_GB
dc.subjecttwitteren_GB
dc.titleThe problem of development of sentiment analysis systems for messages in the Ukrainian languageen_GB
dc.title.alternativeПроблема разработки системы оценки тональности сообщений на украинском языкеru_RU
Располагается в коллекциях:BACHELOR STUDIES

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Diplomnaya_rabota_Vasileva_2017.pdfArticle1,43 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_nauchkuk_vasiljeva.pdfReviewSV195,27 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.