Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/125432
Title: Анализа тональности текста. Сравнение популярных методов
Other Titles: Sentiment Analysis of Text. Comparison of Popular Methods
Authors: Маньков, А. С.
Детков, А. А.
Mankov, A.
Detkov, A.
Issue Date: 2023
Publisher: Издательство Издательский Дом «Ажур»
Citation: Маньков А. С. Анализа тональности текста. Сравнение популярных методов / А. С. Маньков, А. А. Детков. — Текст : электронный // Весенние дни науки : сборник докладов Международной конференции студентов и молодых ученых (Екатеринбург, 20–22 апреля 2023 г.). — Екатеринбург : Издательство Издательский Дом «Ажур», 2023. — C. 63-65.
Abstract: На сегодняшний день значительная доля мировых данных хранится в текстовом виде, которые представляют собой такие данные, как: электронные письма, посты, отзывы в социальных сетях и мессенджерах, различные статьи и документы. Системы анализа тональности текста позволяет в автоматическом режиме достать необходимую информацию и определить смысл высказывания.
Today, a significant proportion of the world's data is stored in text form, which is data such as: emails, posts, reviews in social networks and instant messengers, various articles and documents. The text sentiment analysis system allows you to automatically get the necessary information and determine the meaning of the statement.
Keywords: АНАЛИЗ ТЕКСТА
АВТОМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕКСТА
АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ
ТОНАЛЬНОСТЬ
АНАЛИЗ
NLP
ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЕ
ТОНАЛЬНЫЕ СЛОВАРИ
TEXT ANALYSIS
AUTOMATIC TEXT ANALYSIS
SENTIMENT ANALYSIS
SENTIMENT
ANALYSIS
NLP
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
MACHINE LEARNING
MACHINE LEARNING METHODS
SENTIMENT LEXICON
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/125432
Conference name: Весенние дни науки
Conference date: 20.04.2023–22.04.2023
ISBN: 978-5-91256-595-3
Origin: Весенние дни науки : сборник докладов Международной конференции студентов и молодых ученых. — Екатеринбург, 2023
Appears in Collections:Конференции, семинары, сборники

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
978-5-91256-595-3_011.pdf416,34 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.