title: Aspect-based sentiment analysis of reviews
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ашихмин Илья Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Asihmin Ila Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Давыдов Дмитрий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Davydov Dmitrij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ковшов Александр Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kovsov Aleksandr Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054631
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26460
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматриваются методы решения задач аспектно-ориентированного анализа: извлечение аспектных терминов, их классификация на аспектные категории и тональности. Реализован конвейер для решения данных задач. Он состоит из следующих этапов: проверки орфографии, построения дерева зависимостей предложения, определения аспектных категорий на уровне предложения, извлечения аспектных терминов, определения их категории и тональности. Предложена архитектура нейронной сети, состоящей из Bi LSTM и Tree LSTM слоев, и реализована с использованием библиотек PyTorch и Deep Graph Library.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper considers methods for solving aspect-based analysis problems: extraction of aspect terms, aspect category and polarity classification. Implemented pipeline for solving these problems. 
  It consist of the following stages: spell checking, building a dependency tree of sentence, defining aspect categories of sentence, aspect terms extraction, aspect category and polarity classification. There is proposed the architecture of neural network in this paper. It is stack of Bi LSTM and Tree LSTM layers that was implemented using PyTorch and Deep Graph Library.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аспектно-ориентированный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аспектный термин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аспектная категория
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тональность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: векторное представление слов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: грамматика зависимостей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекуррентная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: aspect-based sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: aspect term
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: aspect category
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: polarity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: words embeddings
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dependency grammar
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recurrent neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Aspect-based sentiment analysis of reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Аспектно-ориентированный анализ тональности отзывов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26460/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,38 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Davydov.png.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26460/2/reviewSV_otzyv_Davydov.png.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 337,04 kB