title: Sentiment analysis of political news articles
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Хохлова Мария Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Николаева Дарья Игоревна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Nikolaeva Daria
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Митренина Ольга Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mitrenina Olga Vlаdimirovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:27:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:27:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 042786
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/14068
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе эмпирический и автоматический анализ тональности политических новостей применяется для предсказания движения индекса МосБиржи. Эмпирический анализ проводится для поиска корреляции между эмоциональной окраской новостных сообщений и значениями индекса на бирже. Автоматический анализ тональности выполняется с использования методов машинного обучения - наивного байесовского классификатора и метода опорных векторов. Созданная программа предсказывает движение индекса МосБиржи с достоверностью 80 %.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, sentiment analysis of political news is applied for Moskovskaya Birzha index movement prediction. Empirical analysis of news is done in order to find correlation between news sentiment and index values. We apply methods of supervised machine learning, which are Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM), to determine mood of political news. The final product predicts index movement with 80 % reliability.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерная лингвистика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_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: computational linguistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
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.title
metadata.value: Sentiment analysis of political news articles
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ тональности текстов политических новостей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Dasha_Nick180603.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/14068/1/Dasha_Nick180603.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 598,49 kB
resources.filename: reviewSV_nauchkuk_nikolaeva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/14068/2/reviewSV_nauchkuk_nikolaeva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 189,94 kB
resources.filename: reviewSV_st005606_Mitrenina_Olga_Vladimirovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/14068/4/reviewSV_st005606_Mitrenina_Olga_Vladimirovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,24 kB