Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Разработка программы "Анализ тональности высказываний в Twitter"

Работа №60492

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информатика

Объем работы39
Год сдачи2016
Стоимость4750 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
483
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
Глава 1. Постановка задачи 5
Глава 2. Создание скрипта на R 6
Глава 3. Соединение R и Visual Studio 10
Глава 4. Интерфейс 11
Глава 5. Анализ результатов 15
Заключение 25
Литература 27
Приложение 28

Тональность — это эмоциональное отношение автора высказывания к некоторому объекту, выраженное в тексте. Анализ тональности текста - класс методов контент-анализа в компьютерной лингвистике, предназначенный для автоматизированного обнаружения в текстах эмоционально окрашенной лексики, а также для эмоциональной оценки отношения авторов к объектам, о которых идет речь в тексте.
В современном мире наш выбор часто зависит от мнения других людей. Заказывая товар в интернет-магазине, собираясь посетить кафе или ресторан, мы советуемся с друзьями, читаем отзывы на различных сайтах. Решая за кого голосовать и выбирая ВУЗ, интересуемся мнением других людей. Эта информация представляет интерес для социологов, маркетологов и других специалистов. Кроме того, для владельцев интернет-ресурсов жизненно важно знать мнение пользователей - будь это мнение относительно сделанного на вашем портале нововведения, свежей новости на вашем сайте или оценка пользователями товара в вашем интернет-магазине.
Все вышесказанное говорит об актуальности задачи анализа тональности текста. Однако встает проблема выбора сервиса, на основе которого будет производиться анализ.
Социальная сеть — платформа, онлайн сервис или веб-сайт, предназначенные для построения, отражения и организации социальных взаимоотношений. В настоящее время социальные сети, такие как Twitter, Facebook, ВКонтакте, являются самой популярной, доступной широкой общественности, бесплатной площадкой для высказывания мыслей на различные темы. В миллионах постов ежедневно кроется огромное количество различной информации.
Twitter - социальная сеть для публичного обмена сообщениями при помощи веб-интерфейса, средств мгновенного обмена сообщениями или сторонних программ-клиентов для пользователей интернета любого возраста. Он так же является отличным источником данных для проведения интеллектуального анализа текстов: начиная с логики поведения людей, заканчивая предсказанием трендов на рынке ценных бумаг. Здесь кроется огромный массив информации для контекстуального и интеллектуального анализа текстов.
Цель данной данный работы - создание программы, предназначенной для представления наглядного результата анализа тональности высказываний в Twitter.
Для реализации программы были использованы следующие средства разработки:
• Языки программирования R и C#
• Среда разработки Visual Studio
• Twitter API
• Различные библиотеки для работы с R и Twitter API.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В итоге работы была создана интуитивно понятная программа для анализа тональности высказываний в Twitter на любую тему. С помощью данного приложения был произведен анализ двух различных тем, с обработкой трех различных выборок для каждой из тем, а также трех негативно окрашенных запросов.
Однако не все изначальные цели были достигнуты. Из-за изменения политики Twitter, пришлось отказаться от анализа тем в различные периоды времени. Данная проблема не позволяет увидеть полную картину и не дает возможность полностью проанализировать мнение общественности.
Так же поставлена цель поиска или создания словарей эмоционально окрашенных слов, в первую очередь, для русского языка. Это необходимо по той причине, что по многим вопросам важно знать мнение граждан нашей страны, создающих контент на русском языке.
Говоря о результатах анализа различных тем в данной работе, необходимо отметить, что они оказались весьма интересными и полезными для дальнейшей работы с ними.
Кроме того, стало ясно, что подобный метод анализа, рассмотренный при создании программы, не всегда может быть эффективен и давать точное представление о текущей ситуации в мире. Он может дать неверное представление об эмоциональной окраске текста в условиях, когда многие слова могут быть и негативными, и позитивными в зависимости от контекста. Следовательно, необходимо найти другие способы анализа.
Во-первых, нужны более актуальные и большие словари эмоционально окрашенных слов, так как использованные нами словари были написаны в 2004 году, а с тех пор прошло достаточно много времени.
Во-вторых, важно использовать различные методы анализа. Машинное обучение с учителем и без учителя, метод, основанный на теоретико-графовых моделях, очень полезны при анализе тональности текста. Оба этих метода станут основой для дальнейшего изучения и работы в области анализа тональности текста.
Так как подобный анализ мнения общественности с помощью социальных сетей является весьма актуальным в современном мире, то невозможно остановится на достигнутом и важно продолжить работу.
Таким образом, были явлены перспективы и поставлены цели для дальнейшего развития в данной области.



1. Меньшиков И. Л., Кудрявцев А. Г. Обзор систем анализа тональности текста на русском языке И Молодой ученый. - 2012. - №12. - С. 140-143.
2. Шилдт Г. C# 4.0: полное руководство. : Пер. с англ. - М. : ООО "И.Д. Вильямс", 2013. - 1056 с.: ил. - Парал. тит. англ.
3. Jeff Gentry R Based Twitter Clien
4. Simon Munzert, Christian Rubba, Peter Meissner, Dominic Nyhuis Automated Data Collection with R. A Practical Guide to Web Scraping and Text Mining - John Wiley & Sons - 2015. - Гл. 14 - C. 371-379
5. [Электронный ресурс]: -https://msdn.microsoft.com
6. [Электронный ресурс]: - https://msdn.microsoft.com/ru-
ru/Iibrary/mt270964.aspx
7. [Электронный ресурс]: - https://dev.twitter.com/rest/public
8. [Электронный ресурс]: - https://habrahabr.ru/company/infopulse/bIog/2615 89/
9. [Электронный ресурс]: - http://rdotnet.codeplex.com/documentation?
10. [Электронный ресурс]: -https://coders-comer.net/2015/1 l/01/use-r-in-c/
11. [Электронный ресурс]: - https://basegroup.ru/community/glossary/sampling
12. [Электронный ресурс]: - https://tweetreach.com/
13. [Электронный ресурс]: -
https://ru.wikipedia.org/wiki/ Анализ_тональности_текста


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ