В последнее время бурное развитие получила область анализа эмоциональности (sentiment analysis) — семейство методов обработки естественного языка, посвященное идентифицированию и определению эмоциональной окраски текста.
Различные приложения анализа эмоциональности весьма обширны.
В связи с повсеместным распространением интернета, социальных сетей, различных аггрегаторов отзывов и рецензий, увеличением вычислительных мощностей, появилась возможность анализа большого количества текстовой информации. Благодаря этому коммерческие компании или исследователи могут эффективно производить анализ отношения к различным продуктам на рынке, автоматическим образом
узнавать мнения большого количества людей о происходящих событиях
(PR, политические компании).
Эмоциональная окраска текста может определяться различным образом. Популярны градации ”положительная”-”отрицательная”, возможно добавление нейтральной окраски. Также возможно задавать значение эмоциональности на вещественной шкале. Определять эмоциональность можно как у текста в целом, так и по отношению к определенной
теме.
В данной работе рассматривается определение эмоциональной окраски рецензий к кинофильмам. С помощью построения модели, автоматическим образом определяющей тональность данной рецензий можно
эффективным образом определять настроение аудитории по отношению к определенной кинокартине, анализируя комментарии, собственно
рецензии или посты в социальных сетях.
Существует несколько различных методов и подходов для построения алгоритмов определения эмоциональной окраски. Одним из самых
популярных является подход с использованием машинного обучения с
учителем. В этой работе рассматриваются методы именно из этой области.
В ходе данной работы были достигнуты следующие результаты:
• получен набор кинорецензий для обучения и тестирования алгоритмов классификации,
• построены и сравнены модели классификации рецензий по трем
классам эмоциональности.
