title: The study of sentiment-related words in product reviews on the Yandex.Market
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Копотев Михаил Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kopotev Mihail Vaceslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Чечнева Надежда Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Cecneva Nadezda Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шерстинова Татьяна Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Serstinova Tatana Urevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:26:18Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:26:18Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 058602
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/30324
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе мы предлагаем комплексный подход к изучению аспектов и отношений между ними. В связи с задачей определения тональности в отношении к определенным аспектам мы изучаем проблему изменения полярности параметрических прилагательных в зависимости от их отношения к аспектам. В качестве материала для исследования использовался корпус из 41913 отзывов (4 739 010 словоупотреблений) на 28 категорий товаров, собранных с ресурса Яндекс.Маркет.
  Выпускная квалификационной работа организована следующим образом: первая глава посвящена характеристике отзыва как особого жанра текста, также в ней обсуждаются общие вопросы анализа тональности; во второй главе рассматриваются теоретические основы изучения потребительского поведения, мультиатрибутивные модели товаров, связи между атрибутами, формулируется гипотеза, что структура аспектов и связей между ними соответствует структуре атрибутов товара, которые воспринимает потребитель; третья глава посвящена экспериментам по извлечению аспектов и определению контекстов параметрических прилагательных; в заключении мы приводим основные результаты работы и определяем дальнейшие направления исследований.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this thesis we present a systematic approach to the study of aspects and their relations. In relation to the problem aspect-based sentiment analysis we explore the problem of parametric adjectives polarity disambiguation depending on their relation to the aspects. The dataset of 41913 reviews (4 739 010 word usages) in 28 product categories was collected from the Yandex.Market for this research.
  The thesis is organized as follows: in the first chapter we characterize the review as a special text genre and discuss general questions of sentiment analysis; in the second chapter we formulate theoretical foundations of the study of consumer behavior, review the multi-attribute attitude models and relations between the attributes, then we state the hypothesis that the structure of aspects and relations between them corresponds to the structure of product attributes as it is perceived by a consumer; the third chapter is dedicated to the experiments on the aspect extraction and on the detection  of the context of parametric adjectives; in conclusion  we summarize main results and discuss further research directions.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ тональности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: потребительские мнения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: онлайн-отзывы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Яндекс.Маркет
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: извлечение аспектов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: параметрические прилагательные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: потребительское поведение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поведенческая экономика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: маркетинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: consumer opinions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: online reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Yandex.Market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: aspect extraction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: parametric adjectives
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: consumer behavior
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: behavioral economics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: marketing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The study of sentiment-related words in product reviews on the Yandex.Market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Лингвистические средства выражения мнений в потребительских отзывах (на примере системы Яндекс.Маркет)
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Cecneva_N.S._VKR_Lingvisticeskie_sredstva_vyrazenia_mnenij_v_potrebitelskih_otzyvah.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30324/1/Cecneva_N.S._VKR_Lingvisticeskie_sredstva_vyrazenia_mnenij_v_potrebitelskih_otzyvah.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 355,58 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30324/2/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 240,32 kB