title: Fine-Grained Lexicon-Based Sentiment Analysis of Russian News Texts
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Митренина Ольга Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Решетникова Арина Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Reshetnikova Arina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Азарова Ирина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Azarova Irina Vlаdimirovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:27:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:27:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 042839
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/14083
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена извлечению компонентов тональности на базе специального лексикона на материале русских новостных текстов. Целью исследования является разработка процедуры тонального анализа с параллельным извлечением тонального слова, объекта и субъекта тональности. В работе рассматриваются существующие подходы к анализу тональности, анализируется содержание некоторых доступных тональных словарей на русском и английском языках. В практической части работы описан процесс построения тонального лексикона в структуре RussNet и его применение при процедуре тонального анализа. Кроме того, описывается алгоритм выделения компонентов тональности, основанный на формальных правилах. Оценка работы алгоритма производится путём сравнения результатов со специально созданным золотым стандартом тональной разметки новостных текстов экспертами.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The study deals with fine-grained lexicon-based sentiment analysis of Russian news texts. The aim of the work is to carry out the procedure of sentiment analysis, namely to extract automatically a sentiment, an entity and a holder of opinion. We consider existing methods of sentiment analysis as well as contents of several sentiment lexicons for English and Russian. We describe the process of building sentiment lexicon on the basis of RussNet, and its usage. Moreover, we describe our rule-based algorithm of extracting the components of opinion. Evaluation is carried out using gold standard created on the basis of expert annotation of news texts.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тональный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тональный лексикон
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: субъект тональности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: объект тональности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment lexicon
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: opinion holder
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: entity of opinion
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: wordnet
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: russnet
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Fine-Grained Lexicon-Based Sentiment Analysis of Russian News Texts
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматизированное выявление компонентов тональности в новостных русских текстах на базе специального лексикона
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Reshetnikova.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/14083/1/VKR_Reshetnikova.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 928,52 kB
resources.filename: reviewSV_reshetnikova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/14083/2/reviewSV_reshetnikova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 275,35 kB
resources.filename: reviewSV_st005606_Mitrenina_Olga_Vladimirovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/14083/3/reviewSV_st005606_Mitrenina_Olga_Vladimirovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 6,17 kB
resources.filename: reviewSV_st005137_Azarova_Irina_Vladimirovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/14083/4/reviewSV_st005137_Azarova_Irina_Vladimirovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,07 kB