title: Evaluation of collocations emotional annotation of posts in the VKontakte social network using machine learning methods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Клышинский Эдуард Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Klysinskij Eduard Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Быкова Анна Павловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bykova Anna Pavlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Хохлова Мария Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Hohlova Maria Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:46:03Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:46:03Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 098553
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43271
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе исследуются возможности применения методов машинного обучения к оценке эмоциональной окраски текста постов, содержащих эмо́дзи, и словосочетаний в этих постах из социальной сети «ВКонтакте». Описывается несбалансированный набор данных с текстом постов, размеченный по 15 классам, учитывающим эмоциональную и тональную составляющие в тексте. На полученном наборе данных проводятся эксперименты с использованием 6 методов классического машинного обучения, их ансамблей с мажоритарным и мягким голосованием и 3 нейросетевых методов. Лучший результат по метрикам качества классификации получен для модели BoW +VotingClassifier (soft) (мешок слов + ансамблевый метод с мягким голосованием) на лемматизированном тексте c пунктуацией и с эмо́дзи: F1-мера macro = 69.70%, F1-мера weighted = 82.06% и для рекуррентной нейросети GRU на 15 эпохах обучения: F1-мера macro = 48.77%, F1-мера weighted = 83.74%.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Possibilities of applying machine learning methods to emotionality evaluation in the posts text with emojis and collocations in these posts from the VKontakte social network are investigated in this paper. An unbalanced data set with the posts text is described, the data set is annotated by 15 classes. In these classes the emotional and tonal components of text are taken into account. Experiments are conducted on the obtained data set with using 6 classical machine learning methods, their ensembles with hard and soft voting and 3 neural network methods. The best result by classification quality metrics was obtained for the Bag of words + VotingClassifier ensemble method with soft voting on lemmatized text with punctuation and emoji: F1-macro measure = 69.70%, F1-weighted measure = 82.06% and for the recurrent neural network GRU on 15 epochs of training: F1-measure macro = 48.77%, F1-measure weighted = 83.74%.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка эмоциональной окраски текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: словосочетаний
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эмо́дзи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: методы машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейросети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: evaluation of emotionality in text and collocations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: emoji
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Evaluation of collocations emotional annotation of posts in the VKontakte social network using machine learning methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оценка эмоциональной окраски словосочетаний в постах социальной сети «ВКонтакте» методами машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Bykova_30_05_2023.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43271/2/VKR_Bykova_30_05_2023.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 9,17 MB
resources.filename: reviewSV_Bykova_Otzyv_naucnogo_rukovoditela.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43271/3/reviewSV_Bykova_Otzyv_naucnogo_rukovoditela.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 17,95 kB