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 от-ношения к различным продуктам на рынке, автоматическим образом узнавать мнения большого количества людей о происходящих событиях (PR, политические компании).
Эмоциональная окраска текста может определяться различным об-разом. 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.
