title: Sentiment analysis system for movie review
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Давыденко Александр Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Davydenko Aleksandr Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Горожанкин Ярослав Павлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gorozankin Aroslav Pavlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Попова Светлана Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Popova Svetlana Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047591
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25893
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: С появлением Web 2.0 различные платформы позволяют гражданам делится своим мнением на различные темы, но не на всех таких платформах пользователь может выставлять оценку какому-либо товару или произведению, что усложняет сбор статистических данных для анализа мнений. Анализ мнений направлен на определение полярности эмоций, а также на выделение мнения из текстов. 
  В данной работе была поставлена цель: улучшение качества работы алгоритмов определения тональности для их практического внедрения. Задачами являлись: рассмотреть возможные подходы и алгоритмы к построению моделей классификации отзывов фильмов по трем классам эмоциональности: “негативные”, “нейтральные”, “позитивные”; собрать набор данных кинорецензий для тестирования моделей; сравнить различные способы обработки текстовых данных и их влияние на модель классификации; разработать Web-сайт для поиска необходимого фильма и рассмотрения отзывов о нем.
  Были рассмотрены различные подходы к обработке текстовых данных. Данные были предоставлены Российским семинаром по оценке методов информационного поиска, а также были собраны с портала Мегакритик. Способы обработки текстовых данных проверялись при использовании классификатора случайного леса. Удалось получить результаты улучшающие другие результаты, представленные в области. Разработанный алгоритм классификации внедрен в созданный в рамках дипломного проекта Web-сайт. Данный Web-сайт позволяет осуществлять поиск по фильмам и кроме результатов поиска, предоставляет статистическую информацию о “позитивных”, “негативных” и “нейтральных” отзывах о найденных фильмах.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: With the advent of Web 2.0, various platforms allow citizens to share their opinions on various topics, but not on all such platforms users can rate any product, which complicates the collection of statistical data for sentiment analysis. The sentiment analysis is aimed at determining the polarity of emotions, as well as highlighting opinions from texts.
  In this paper, the goal was to improve the quality of the sentiment analysis algorithms for their practical implementation. The tasks were: to consider possible approaches and algorithms for building models of classification of film reviews into three classes of emotionality: “negative”, “neutral”, “positive”; collect a set of movie reference data for model testing; compare various methods of text data processing and their influence on the classification model; develop a Website to search for a movie and consideration of reviews about it.
  Different approaches to the processing of textual data were considered. The data was provided by the Russian Information Retrieval Evaluation Seminar, and were collected from the portal Megacritic. Ways to process textual data were tested using a random forest classifier. It was possible to obtain results that improve other results presented in the field. The developed classification algorithm is implemented in the Web-site created within the framework of the graduation project. This website allows you to search for movies and, in addition to search results, provides statistical information about “positive”, “negative” and “neutral” feedback about the films found.
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: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: случайный лес
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: РОМИП
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: web-сайт
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: random forest
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ROMIP
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: website
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Sentiment analysis system for movie review
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка системы анализа мнений отзывов о фильмах
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25893/1/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,6 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25893/2/reviewSV_otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 44,64 kB