Тема: Извлечение мнений и объектов мнений из постов социальных систем

1) Котельников Е.В., Клековкина М.В. Автоматический анализ тональности текстов на основе методов машинного обучения // РОМИП. 2011.
2) Крижановский А.А. Автоматизированное построение списков семантически близких слов на основе рейтинга текстов в корпусе с гиперссылками и категориями // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Труды международной конференции «Диалог 2006». Бекасово, 2006. C. 297-302.
3) Лукашевич Н.В., Четверкин И.И. Построение модели для извлечения оценочной лексики в различных предметных областях // Моделирование и анализ информационных систем. 2013. С. 70-79.
4) Пазельская А. Г., Соловьев А. Н. Метод определения эмоций в текстах на русском языке // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Труды международной конференции «Диалог-2011». М.: Изд-во РГГУ, 2011. С. 510-522.
5) Худякова М.В., Давыдов С., Васильев В.Г. Классификация отзывов пользователей с использованием фрагментных правил // РОМИП. 2011.
6) Blondel V., Senellart P. Automatic extraction of synonyms in a dictionary. // In Proceedings of the SIAM Workshop on Text Mining. Arlington (Texas, USA): 2002.
7) Dave D., Lawrence A., Pennock, D. Mining the Peanut Gallery: Opinion Extraction and Semantic Classification of Product Reviews. // Proceedings of International World Wide Web Conference (WWW‘03). 2003.
8) Hu M., Liu, B. Mining and Summarizing Customer Reviews // Proceedings of ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD‘04). 2004.
9) Jindal N., Liu B. Mining and Summarizing Customer Reviews // Proceedings of National Conference on Artificial Intelligence (AAAI‘06).
2006.
10) Joachims T. Making large-scale SVM learning practical // In B. Scholkopf, C. J. C. Burges, & A. J. Smola (Eds.), The MIT Press, 1999.
11) Morinaga, S., Yamanishi, K., Tateishi, K., Fukushima, T. Mining Product Reputations on the Web // In Proceedings of the 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD- 2002). 2002. P. 341-349.
12) Liu. B. Sentiment Analysis and Subjectivity // In N. Indurkhya & F. J. Damerau. (Eds.). 2010.
13) Liu, B. Web Data Mining // Springer. 2007. P. 433.
14) Liu H. MontyLingua: An end-to-end natural language processor with common sense. 2004.
15) Manning C., Raghavan P., Schutze H. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008.
16) Pang B., Lee L. Seeing stars: exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales // In Proceedings of the 43rd annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). 2005. P. 115-124.
17) Pang B., Lee L., Vaithyanathan S. Thumbs up?: sentiment classification using machine learning techniques // In Proceedings of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP-2002). 2002.
18) Snyder B., Barzilay R. Multiple Aspect Ranking using the Good Grief Algorithm // Proceedings of the Joint Human Language Technology/North American Chapter of the ACL Conference (HLT-NAACL). 2007. P. 300307.
19) Su F., Markert K. From Words to Senses: a Case Study in Subjectivity Recognition // Proceedings of Coling. Manchester, UK: 2008.
20) Thelwall M., Buckley K., Paltoglou G., Cai D., Kappas A. Arvid Sentiment strength detection in short informal text // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2010. P. 2544-2558.
21) Turney, P. Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews // ACL‘02. 2002.
22) Wogenstein F., Drescher J., Reinel D., Rill S., Scheidt J. Evaluation of an algorithm for aspect-based opinion mining using a lexicon-based approach // Proceedings of the Second International Workshop on Issues of Sentiment Discovery and Opinion Mining. 2013.
Дополнительные ссылки
23) ВААЛ - система контекст-анализа текста. http://www.vaal.ru/
24) Google Word2Vec. https://code.google.com/archive/p/word2vec/
25) Sentiment140 - sentiment analysis platform. http://www.sentiment140.com/
26) Stanford Demo for predicting sentiment of movies reviews. http://nlp.stanford.edu/sentiment/
27) Yandex Mystem. https://tech.yandex.ru/mystem/
28) 30dp - opinion search platform. https://www.30db.com/
29) W2V models - http://panchenko.me/rsr/

Купить