title: Automated sentiment detection of social media messages about political parties
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Карнуп Екатерина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Миронюк Елизавета Евгеньевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mironiuk Elizaveta
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Захаров Виктор Павлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Zakharov Viktor Pаvlovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:18:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:18:54Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 058473
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12791
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена разработке и реализации системы автоматического анализа тональности. Материалом исследования выступают сообщения о политических партиях из социальной сети Твиттер. В работе анализируются существующие методы анализа тональности и исследуются особенности материала, с учётом которых разрабатывается оригинальный метод. В основе метода лежит обучение Наивного байесовского классификатора и дальнейший перерасчёт вероятностей с использованием тональных словарей. На основе разработанного метода реализуется система автоматического анализа тональности, производится оценка и анализ результатов, определяется дальнейшее направление исследований. Для взаимодействия с системой и повышения эффективности разработан веб-интерфейс.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, a sentiment analysis system is worked out and implemented. The research is conducted on the collected Twitter dataset consisting of tweets about political parties. An innovative approach based on the combination of Naïve Bayes classifier and lexicon-based approach is developed with regard to existing approaches and specific features of the dataset. Performance of the system is evaluated and analysed, directions for future work are proposed. In order to facilitate further human-computer interaction and improve system performance, web interface is created.
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: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Наивный байесовский классификатор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тональный словарь
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: социальные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: политические партии
metadata.lang: ru_RU
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.subject
metadata.value: Naïve Bayes classifier
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment lexicon
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: social networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: political parties
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automated sentiment detection of social media messages about political parties
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматический анализ тональности на материале сообщений о политических партиях в социальных сетях
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: dissertaciya_Mironyuk_Avtomaticheskii__analiz_tonalnosti_na_materiale_soobshhenii__o_politicheskix_partiyax_v_socialnyx_setyax.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12791/1/dissertaciya_Mironyuk_Avtomaticheskii__analiz_tonalnosti_na_materiale_soobshhenii__o_politicheskix_partiyax_v_socialnyx_setyax.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,57 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Mironyuk_2018_Zaxarov.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12791/2/reviewSV_Otzyv_Mironyuk_2018_Zaxarov.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 19,63 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Karnup_Mironyuk.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12791/3/reviewSV_Recenziya_Karnup_Mironyuk.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 25,77 kB
resources.filename: reviewSV_st005094_Zaxarov_Viktor_Pavlovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12791/4/reviewSV_st005094_Zaxarov_Viktor_Pavlovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,99 kB