title: Sentiment analysis of users reviews
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Попова Светлана Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Журавлева Любовь Викторовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zhuravleva Liubov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: магистр С.В. Попова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: S.V. Popova
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:12:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:31Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011358
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4154
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается проблема определения тональности отзывов пользователей о фильмах. Решение данной задачи имеет высокое прикладное значение, в частности может применяться к новостным статьям, блогам. 
  Целью данной работы является исследование и разработка метода анализа тональности текстов. Для решения задачи анализа тональности отзывов пользователей в данной квалификационной работе использовалось два подхода – основанный на словаре и основанный на машинном обучении. Были разобраны разнообразные подходы, которые использовались для создания словаря сентиментов для других языков. За основу для создания собственного словаря сентиментов был взят словарь ключевых слов, составленных на основе коллекций отзывов о фотоаппаратах, книгах и фильмах. Полученный словарь сентиментов был расширен с помощью технологии word2vec от компании google. Для демонстрации подхода, основанного на машинном обучении был использован наивный байесовский классификатор.
  Экспериментальная часть работы была основана на использовании одной из основных русскоязычных коллекций отзывов о фильмах с портала imhoment.ru. 
  Было произведено сравнение оценки качества работы двух подходов на 30 выборках, созданных на основе 7500 отзывов, не входящих в обучающую выборку для наивного байесовского классификатора. Исследование показало более высокую точность подхода, основанного на словаре.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper the problem of determining the tone of reviews about movies users is considered. The solution of this problem has a high practical importance. In particular, it can be applied to news articles and blogs. 
  The aim of this study is to investigate and develop a method for the analysis of texts tone. Two approaches of solving the problem of analysis of tonality of user`s reviews are used in this qualification paper. One of them is based on a dictionary and another on machine learning. While creating the dictionary sentiment for other languages the variety of approaches designed in this paper are used. The dictionary of keywords compiled on the basis of collections of reviews of cameras, books and movies, is taken as the basis for creating your own dictionary. The resulting sentiment dictionary is expanded with the help of google word2vec technology. Naive baesovsky qualifier is used to demonstrate an approach based on machine learning. The experimental part of the work is based on one of the main Russian-language collections of reviews of the movie from the portal imhoment.ru. A comparison was made for evaluating the performance of the two approaches in the 30 samples that are based on 7500 reviews outside the training set for the Naive Bayes classifier. The study showed a higher precision approach based on dictionary.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: словарь сентиментов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ тональности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word2vec
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CBOW
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Sentiment analysis of users reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ тональности отзывов пользователей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st011358.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4154/1/st011358.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,03 MB
resources.filename: reviewSV_st008177_Popova_Svetlana_Vladimirovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4154/2/reviewSV_st008177_Popova_Svetlana_Vladimirovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,87 kB
resources.filename: reviewSV_st008177_Popova_Svetlana_Vladimirovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4154/6/reviewSV_st008177_Popova_Svetlana_Vladimirovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,61 kB