Введение 3
Постановка задачи 4
Глава 1. Обзор предметной области 5
1.1. Интеллектуальный анализ данных 5
1.2. Предварительная обработка данных 9
1.2. Анализ тональности текстов 11
1.3. Некоторые методы машинного обучения 14
Глава 2. Исследования 18
Глава 3. Программная реализация 20
Заключение 23
Список литературы
За последнее десятилетие значительно возросло использование различных онлайн-ресурсов, в частности, социальных сетей, таких как Twitter. Многие компании и организации определяют эти ресурсы как значимые для маркетинговых исследований. Обычно, чтобы получить обратную связь и понимание того, как покупатели относятся к их продукции, компании проводят интервью, анкетирования и опросы. Эти стандартные методы часто требуют больших затрат времени и денег; более того, они не всегда приносят желаемый результат.
Каждый день в Интернет загружается огромное количество данных, содержащих потребительское мнение. Такие данные являются, в основном, неструктурированным текстом, из которого компьютеру сложно извлечь мнение потребителя. В прошлом было невозможно обрабатывать такой большой объём неструктурированных данных, но сегодня это не составляет большого труда. Таким образом обработка естественного языка и анализ тональности играют важнейшую роль в принятии обоснованных решений о маркетинговых стратегиях и дают полезную обратную связь о продуктах и услугах.
Целью данной работы является проведение анализа тональности отзывов в социальной сети Twitter для определения репутации компаний
В данной работе рассмотрены различные методы интеллектуального анализа данных, которые применены к анализу тональности русскоязычных высказываний в социальной сети в Twitter. Подробно разобраны методы предварительной обработки текста, описаны способы анализа тональности данных, а также разобраны методы машинного обучения, которые могут применяться для поставленной задачи. Основываясь на теоретических исследованиях социальной сети Twitter, а также особенностях машинного обучения, были проведены оценки различных подходов к решению задачи. Написан комплекс программ, который реализует рассмотренные подходы и на реальных данных проведены численные эксперименты. Проведено сравнение результатов теоретических исследований и экспериментальных результатов.
