title: Development of new methods for sentiment and text analysis in social networks to predict user preferences
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Пашкевич Василий Эрикович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Paskevic Vasilij Erikovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Гао Тянь
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gao Tan
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Сергеев Сергей Львович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Sergeev Sergej Lvovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:12:06Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:12:06Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 082013
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32606
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: С быстрым развитием электронной коммерции все больше потребителей размещают отзывы о товарах на интернет-платформах. Столкнувшись с более прямой обратной связью от пользователей, компании столкнулись с серьезной проблемой интеграции информации обратной связи и быстрого реагирования на нее. Рост платформ социальных сетей, таких как Twitter, также предоставил широкую базу данных для анализа общественного мнения и опросов общественного мнения, основанных на онлайн-данных. В отличие от общего анализа настроений, анализ настроений на основе атрибутов или характеристик является более "гранулированным" и нацелен на предоставление серии кратких выражений, основанных на информации из обзоров, для указания предпочтений группы потребителей по каждому атрибуту продукта.
  В этой статье мы рассмотрим, какие методы используются в анализе настроений и как они применяются. Сравнивая сильные и слабые стороны этих методов, мы нашли новый способ выполнения задачи анализа настроений с пятью категориями (наша цель - классифицировать комментарии как: очень нравится, нравится, нейтральный, не нравится и очень не нравится).
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: With the rapid development of e-commerce, more and more consumers are posting product reviews on online platforms. Faced with more direct feedback from users, companies have faced a major challenge in integrating feedback information and responding to it quickly. The rise of social media platforms such as Twitter has also provided a broad base for public opinion analysis and opinion polls based on online data. Unlike general sentiment analysis, attribute or characteristic-based sentiment analysis is more 'granular' and aims to provide a series of concise expressions, based on information from surveys, to indicate the preferences of a consumer group for each product attribute.
  In this article we look at what methods are used in sentiment analysis and how they are applied. By comparing the strengths and weaknesses of these methods, we have found a new way to perform the task of sentiment analysis with five categories (our aim is to classify comments as: very like, like, neutral, dislike and very dislike).
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Классификация текстов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация настроений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: векторы слов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Text classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word vectors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of new methods for sentiment and text analysis in social networks to predict user preferences
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка новых методов анализа настроений, анализа текста в социальных сетях для прогнозирования предпочтения пользователей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: BKP_Gao_Tan.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32606/1/BKP_Gao_Tan.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,19 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Gao_Tan.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32606/2/reviewSV_Otzyv_Gao_Tan.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 54,23 kB