title: Automatic generation of domain-specific sentiment dictionaries as illustrated by bank reviews
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Эйсмонт Полина Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Юшина Татьяна Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Iushina Tatiana
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: 2017-09-29T13:22:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2017-09-29T13:22:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 017284
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/7360
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается алгоритм автоматического составления тональных словарей, которые используются в процедурах анализа тональности. В исследовании был использован русскоязычный корпус текстов отзывов о банках.  Основная идея подхода – оценка корреляции двух случайных событий: «слово содержится в отзыве» и «отзыв описывает недостатки/достоинства».  Для оценки корреляции были построены таблицы сопряженности и применен критерия согласия Пирсона («Хи-квадрат»).  Так, были получены словари тональных лексем (702 слова) и конструкций (400 словосочетаний). Удалось выделить как общеупотребительные тонально окрашенные слова и словосочетания (грубый, отвратительный, доброжелательный, потрясающе, неприятная ситуация, страшный сон), так и относящиеся к банковской сфере (ипотечный кредит, приличный кэшбэк, минимальный процент, банкомат зажевал (карту), огромная комиссия).  В основе оценки качества работы алгоритма был использован метод кросс-валидации, показавший достаточно высокие результаты: полнота (67,4%) и точность (78,4%).   Данный алгоритм в дальнейшем можно применить для автоматического составления предметно-ориентированных тональных словарей других предметных областей, а также его можно использовать для маркетинговых исследований банковских услуг.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In our thesis we discuss the method of the automatic construction of the sentiment lexicons used in opinion mining and sentiment analysis. In research we relied upon the Russian corpus of bank reviews.  The main idea is the correlation evaluation of 2 random events “the word is in the review” and “the review is positive/negative”. For the correlation evaluation we used contingency tables and Pirson criterion.  Thus, sentiment lexicons (702 sentiment lexemes and 400 constructions) were extracted. We received both common (грубый, отвратительный, доброжелательный, потрясающе, неприятная ситуация, страшный сон) and bank-specific sentiment lexemes and phrases (ипотечный кредит, приличный кэшбэк, минимальный процент, банкомат зажевал (карту), огромная комиссия).   To evaluate the quality of the algorithm we calculate recall (67,4%) and precision (78,4%) using the method of cross-validation.   In future the algorithm can be used for sentiment lexicon generating for other domains or for marketing analysis of bank services.
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: тональный словарь
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: отзывы о банках
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment lexicon
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bank reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic generation of domain-specific sentiment dictionaries as illustrated by bank reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое пополнение предметно-ориентированных тональных словарей (на материале отзывов о банковских организациях)
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/7360/1/Diplom_final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,12 MB
resources.filename: reviewSV_nauchkuk_jushina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/7360/2/reviewSV_nauchkuk_jushina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 193,99 kB
resources.filename: reviewSV_Skan_20170527_(2).pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/7360/6/reviewSV_Skan_20170527_%282%29.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,36 MB
resources.filename: reviewSV_YUshina_T_A__mag_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/7360/7/reviewSV_YUshina_T_A__mag_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,14 MB