title: Automatic abstracting of reviews based on aspect-oriented tonal analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ерохин Георгий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Паздникова Мария Валерьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Pazdnikova Mariia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Малинина Мария Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Malinina Mariia Аnаtolevnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016283
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11631
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Магистерская диссертация посвящена задаче аспектно-ориентированного тонального анализа отзывов на русском языке. Рассматриваемая задача разбивается на три отдельные подзадачи: извлечение аспектов для отдельных предложений, определение тональности для отдельных предложений и реферирование результатов для отзыва. Исследуется применение свёрточных нейронных сетей и метода, основанного на семантическом сходстве, к задачам извлечения аспектов и тонального анализа, проводится сравнение их работы с контрольным алгоритмом, основанном на классических методах представления и классификации текстов. Предлагается метод для решения задачи реферирования аспектов и тональных меток для отзыва.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This thesis is dedicated to aspect-based sentiment analysis of customer reviews in Russian language. The task itself is split into three subtasks: feature extraction from sentences, sentiment detection for sentences and summarization of sentence results for the review. For the first and the second subtasks two approaches are studied. The first one is neural networks and the second one is an approach based on semantic similarity. The results of these approaches is compared with the results of the base method, based on classic techniques of text vectorization and classification. A method for summarizing the results of the first and the second subtasks is proposed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аспектно-ориентированный тональный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ мнений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: извлечение признаков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: реферирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word2vec
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: семантическое сходство
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: aspect-based sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: opinion mining
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: feature extraction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: summarization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word2vec
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: semantic similarity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic abstracting of reviews based on aspect-oriented tonal analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое реферирование отзывов на основе аспектно-ориентированного тонального анализа
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: aspect-based_sentiment_summarization_MP_thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11631/1/aspect-based_sentiment_summarization_MP_thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,27 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Pazdnikova.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11631/2/reviewSV_Otzyv_Pazdnikova.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 54 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Pazdnikova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11631/3/reviewSV_Otzyv_Pazdnikova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 275,67 kB
resources.filename: reviewSV_stt01334_Eroxin_Georgij_Alekseevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11631/4/reviewSV_stt01334_Eroxin_Georgij_Alekseevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,73 kB
resources.filename: reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11631/5/reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,72 kB
resources.filename: reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11631/6/reviewSV_st008126_Malinina_Mariya_Anatolevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,72 kB