title: Negative binomial distribution model in categorical sequence analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Комарова Елена Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Komarova Elena Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Самарин Игорь Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Samarin Igor Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Алексеева Нина Петровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Alekseeva Nina Petrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:45:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:45:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 092503
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43006
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается задача анализа тональности текстовых документов. Для классификации документов используется скрытая марковская модель с латентно-семантическими кластерами. По классифицированным документам оцениваются параметры распределений слов. Была установлена принадлежность эмоционально окрашенной лексики отрицательному биномиальному распределению. На примере геометрического распределения, показано различие значений параметров распределений в позитивных и негативных документах.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: We consider the problem of sentiment analysis of text documents. To classify documents we use a Hidden Markov Model with the latent-semantic clusters. Classified documents are used to estimate the parameters of words distributions. It was established that the emotionally colored words belongs to the negative binomial distribution. On the example of the geometric distribution, we have shown the difference between the distributions parameters in positive and negative documents.
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: тональная классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: скрытая марковская модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: отрицательное биномиальное распределение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тональное распределение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hidden markov model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: negative binomial distribution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment distribution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Negative binomial distribution model in categorical sequence analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Модель отрицательно биномиального распределения в анализе категориальных последовательностей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: nb_model_in_sentiment_analysis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43006/2/nb_model_in_sentiment_analysis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 750,92 kB
resources.filename: reviewSV_st092503_Samarin_Igor_Aleksandrovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43006/3/reviewSV_st092503_Samarin_Igor_Aleksandrovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,29 kB