title: Determination system for sentiment analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Щеголева Надежда Львовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мурадов Аветик Георгиевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Muradov Avetik
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Богданов Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bogdanov Aleksandr Vlаdimirovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:14:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:14:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 026956
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11967
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В процессе поиска информации, для дальнейшего принятия решения по отношению к выбранному субъекту или объекту, важную роль играет мнение других людей.  С большим темпом развиваются и создаются новые интернет-ресурсы: социальные сети, блоги, мобильные приложения и многие другие источники информации, где люди могут делиться своим мнением.  В рамках данной работы рассматривается проблема автоматического определения тональности текста, исследование существующих систем, подходов и методов для выявления положительной или отрицательной окраски текста.  Цель работы — разработка программного обеспечения для сбора данных и автоматического распознавания тональности текста в мобильных приложениях и социальных сетях, в частности для мессенджера (система обмена сообщениями) «Сезам» и  социальной сети «ВКонтакте».
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: While searching for information for the further decision-making in relation to the selected subject or object, the opinion of other people plays an important role. New Internet resources are developing rapidly, and creating: social networks, blogs, mobile applications and many other sources of information where people can share their opinions.  In the scope of this work considered the problem of automatic definition of the key of the text, the study of existing systems, approaches and methods for revealing positive or negative coloring of the text. The goal of the thesis is the development of software for data collection and automatic recognition of text tonality in mobile applications and social networks, in particular, for messenger (message exchange system) "Sezam" and social network "VKontakte".
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Тональность текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эмоциональная окраска текста
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.title
metadata.value: Determination system for sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Система определения тональности текста
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Muradov-Avet-v4.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11967/1/Muradov-Avet-v4.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,57 MB
resources.filename: reviewSV_rev_avet.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11967/2/reviewSV_rev_avet.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 26,08 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_na_VKR_MUradova_Avetika.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11967/3/reviewSV_Recenziya_na_VKR_MUradova_Avetika.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 110,12 kB
resources.filename: reviewSV_stt08684_SHHegoleva_Nadezhda_Lvovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11967/4/reviewSV_stt08684_SHHegoleva_Nadezhda_Lvovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,12 kB