title: Retrieval of opinions and objects from social system posts
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Попова Светлана Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кокачев Виктор Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kokachev Viktor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: 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: 2016-10-10T02:12:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:36Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011456
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4167
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается проблема извлечения мнений из корпуса документов. 
  
  Целью данной работы ставилось нахождение всех эмоциональных мнений об объектах предметной области из сообщений социальных систем. Предметной областью является тема автосервисов и автодилеров. 
  
  Для решения поставленной задачи использовался подход, основанный на тональных словарях. Была проведена оценка качества результата с помощью метрик полнота-точность. Проведенное исследование показало, что одного такого подхода недостаточно для получения положительных результатов. 
  
  Кроме того, в данной работе было продемонстрировано применение словарного подхода и к задаче анализа тональностей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The object of this paper is to extract opinions from documents corpus.
  
  The purpose of this work is to retrieve all emotinal opinions from social system posts. In particular, autoservices and autodealers topics were studied. 
  
  The method used to solve the stated problem is based on sentiment dictionaries. Evaluation of the quality of work was determined using precision-recall metric. The сarried out research showed, that using this method alone is not enough to get positive results.
  
  Moreover, in this research it is demonstrated the method based on sentiment analysis applied to the problem of sentiment analysis.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Извлечение мнений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сентимент-анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ тональностей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Opinion mining
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: opinion extraction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Retrieval of opinions and objects from social system posts
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Извлечение мнений и объектов мнений из постов социальных систем
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st011456.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4167/1/st011456.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 138,46 kB
resources.filename: reviewSV_st008177_Popova_Svetlana_Vladimirovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4167/2/reviewSV_st008177_Popova_Svetlana_Vladimirovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,99 kB
resources.filename: reviewSV_st008177_Popova_Svetlana_Vladimirovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4167/5/reviewSV_st008177_Popova_Svetlana_Vladimirovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 5,36 kB