title: Sentiment analysis of Russian-language comments in social media
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бакытбек Нурсултан
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bakytbek Nursultan
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Малинина Мария Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Malinina Mariia Аnаtolevnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:10:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:10:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 023381
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10655
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Выпускная квалификационная работа посвящена вопросу методов автоматического определения тональности русскоязычных текстов, основанных на машинном обучении с учителем. Для исследования были собраны русскоязычные комментарии к видеозаписям на сайте Youtube. Рассмотрены способы векторного представления текстов обучающей и тестовой выборок, а также функции весов. Приводится описание алгоритмов классификации: наивного Байесовского классификатора и метода опорных векторов. Проведены расчеты по эффективности алгоритмов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Final qualification work is devoted to methods for automatic sentiment detection of texts in Russian language, based on supervised machine learning. For the research were collected Russian-language comments to videos on Youtube. We have considered ways vector representations of the texts for the training and test samples and functions of weights. Describes the classification algorithms: the naive Bayes classifier and the support vector machine. Calculations for efficiency of algorithms are carried out.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тональность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тональный словарь
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сентимент
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сентимент-анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ мнений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: определение тональности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: лексическая тональность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ комментариев
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cоциальные медиа
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Youtube
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ тональности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация по тональности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: tonality
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: tonal vocabulary
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: definition of tone
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: lexical tone
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: analysis of comments
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social media
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Youtube
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification key
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 Russian-language comments in social media
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ тональности русскоязычных комментариев в социальных медиа
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Bakytbek_Nursultan.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10655/1/VKR_Bakytbek_Nursultan.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 673,45 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Bakytbek.PDF
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10655/2/reviewSV_Otzyv_Bakytbek.PDF
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 417,17 kB
resources.filename: reviewSV_review-Bakytbek.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10655/3/reviewSV_review-Bakytbek.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 299,31 kB
resources.filename: reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10655/4/reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,9 kB