title: Automated techniques of sociological data analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ярыгина Анна Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Гарипов Эмиль Ильдарович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Garipov Emil
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: А.С.Ярыгина
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: A.S.Yarygina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:12:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011355
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4152
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается задача автоматического анализа тональности русскоязычных текстов, собранных с платформы Twitter. Для решения данной задачи используются подходы основанные на машинном обучении с учителем. В качестве классификаторов были выбраны метод опорных векторов и наивный байесовский классификатор. Для экспериментов были использованы автоматически и вручную размеченные сообщения с платформы Twitter. В результате на автоматически размеченной коллекции были получены результаты метрики качества классификации macro f1 score 0.75. На вручную размеченных коллекциях значение метрики принимает значение от 0.31 до 0.70.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper the problem of sentiment analysis of texts in Russian collected from Twitter platform is considered. Supervised machine learning approaches are used to solve this problem. SVM and Naive Bayes classifier were chosen for experiments. Automatically and manually labeled messages from Twitter platform were used for training and testing classification models. Algorithms achieve macro f1 score 0.75 when evaluated on automatically labeled collection of tweets. Macro f1 score ranges from 0.31 to 0.70 for manually labeled collections of tweets.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ тональности текстов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: NLP
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: twitter
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automated techniques of sociological data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматические методы анализа социологических данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: 441_emil_garipov_diploma_temp.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4152/1/441_emil_garipov_diploma_temp.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 749,28 kB
resources.filename: reviewSV_Scan_Garipov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4152/2/reviewSV_Scan_Garipov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 910,05 kB
resources.filename: reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4152/3/reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,18 kB
resources.filename: reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4152/8/reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,13 kB