CLAIM – научно-образовательный кластер

Информационная система анализа тональности текста

дипломный проект

Актуальность исследования определяется развитием сети Интернет и необходимостью систематизации и обработки больших объёмов текстовой информации. Обработка тональности текстов позволяет упростить анализ эффективности рекламной и PR деятельности.

Целью исследования является разработка программного продукта, осуществляющего автоматизированный сбора текстовой информации из различных источников в интернет, преобразование текста в вектор параметров или другой тип представления, автоматизация анализа тональности слов и текста (позитивная или негативная тональность).

Задачи исследования: изучение особенностей определения тональности текста; анализ существующих методов обработки мнений и определения тональности; проектирование и реализация программного продукта.

Предметная область

Анализ позитивной и негативной тональности является одним из направлений в автоматизированном анализе ЕЯ текстов.

Под тональностью текста понимается позитивное или негативное отношение его автора к объекту (персоне, организации, товару), фигурирующему в тексте. Любой пользователь сети интернет может оставлять свои отзывы о товаре или услуге, высказывать мнение о людях и событиях. В связи с этим возникает необходимость оперативно и качественно отслеживать информационное поле и выявлять нужные данные (в зависимости от сферы применения).

Исследование субъективного образа объекта, естественно возникающего или намеренно формируемого в информационном поле, является важнейшей составляющей обеспечения эффективной политики и бизнеса, оценки эффективности PR и рекламных компаний, выбора целевой аудитории для маркетинга товаров и услуг. Основными источниками информации для проведения такого рода анализа являются: публикации СМИ, сообщения социальных сетей, специализированные сайты с отзывами. [2]

• Использование метафор, устойчивых выражений.
• Зависимость тональности от контекста. (Например, комментарий «прочитай книгу» может быть расценен как позитивный на сайте отзывов о книгах и как негативный на сайте отзывов о фильмах).
• При анализе отзывов существует важная проблема отделения фактов от мнений а также учет точки зрения.
• Обработка тональности зависит от предметной области текста.

Ссылки

1. Bo Pang and Lillian Lee – Opinion Mining and Sentiment Analysis
2. Russian Context Optimizer – Отношение к объекту в тексте (анализ мнений)

 © НОК CLAIM. Замечания, вопросы и сведения об ошибках просим сообщать в форуме или присылать администратору сайта.