title: Sentiment analysis methods of restaurant customer reviews
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: Шепелев Павел Леонидович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sepelev Pavel Leonidovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054714
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26499
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена исследованию существующих методов анализа тональности русскоязычных текстов.  Для исследования был собран корпус русскоязычных отзывов на рестораны.  Каждый отзыв должен быть классифицирован как объект одного из трех классов: положительный, отрицательный или нейтральный. Рассмотрены различные способы предобработки текстов. В качестве признаков рассматривались различные комбинации n-грамм. Реализованы следующие алгоритмы машинного обучения: наивный байесовский классификатор, логистическая регрессия, AdaBoost классификатор, метод стохастического градиента и метод опорных векторов. Для решения проблемы несбалансированных классов данных использовался алгоритм SMOTE. 
  После проверки на кросс-валидации лучшее качество классификации показал алгоритм логистическая регрессия. Качество классификации было улучшено с помощью добавления n-грамм и применения алгоритма SMOTE к обучающему множеству.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The work is devoted to the study of existing methods of sentiment analysis of Russian-language texts. For the study, a corpus of Russian-language restaurant reviews was collected. Each review should be classified as an object of one of three classes: positive, negative or neutral. Various ways of text preprocessing were considered.  Various combinations of n-grams were considered as features. The following machine learning algorithms were implemented: naive bayes classifier, logistic regression, AdaBoost classifier, stochastic gradient method and support vector machine. To solve the problem of unbalanced data classes, SMOTE algorithm was used. 
  After cross-validation, the best quality classification was shown by the logistic regression algorithm. Classification quality was improved by adding n-grams and applying SMOTE algorithm to the training set.
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: сентимент анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ мнений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тональность отзывов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: отзывы пользователей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: opinion mining
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment of reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: customer reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Sentiment analysis methods of restaurant customer reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы анализа тональности отзывов пользователей ресторанов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st054714.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26499/1/st054714.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 463,68 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Sepelev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26499/2/reviewSV_Otzyv_Sepelev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 83,22 kB