title: Analysis of text emotional colouring: A case study of YouTube comments
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Семенова Наталья Валерьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Semenova Natala Valerevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бабелюк Федор Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Babeluk Fedor Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Хохлова Мария Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Hohlova Maria Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:47:51Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:47:51Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 051909
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39598
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Объектом исследования в настоящей работе является анализ эмоциональной окраски текста комментариев на английском языке. Цель работы заключается в исследовании и описании подходов к автоматическому определению тональности текстов комментариев и последующей разработки алгоритма машинного обучения и использования словарей для лексического анализа. Работа выполнена на материале комментариев видеохостинга YouTube. Результатами исследования являются описание лингвистических и структурных особенностей комментариев, а также разработанные алгоритмы их векторизации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The article is devouted to the analysis of the emotional coloring of the text of comments in English. The purpose of the work is to study and describe approaches to automatically detecting the sentiment of commentary texts and the subsequent development of a machine learning algorithm and the use of dictionaries for lexical analysis on the material of YouTube comments. The results of the study are a description of the linguistic and structural features of the comments, as well as the developed algorithms for their vectorization.
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: Ютуб
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: комментарии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: английский язык
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: YouTube
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: comments
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: English
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Analysis of text emotional colouring: A case study of YouTube comments
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ эмоциональной окраски текста на примере комментариев видеохостинга YouTube
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Babeluk_Diplom_4kurs_3005.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39598/2/Babeluk_Diplom_4kurs_3005.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,37 MB
resources.filename: reviewSV_Babeluk_Otzyv_naucnogo_rukovoditela.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39598/3/reviewSV_Babeluk_Otzyv_naucnogo_rukovoditela.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 17,8 kB
resources.filename: reviewSV_st051909_Babeluk_Fedor_Sergeevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39598/4/reviewSV_st051909_Babeluk_Fedor_Sergeevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,37 kB