Методи машинного навчання в сентимент аналізі текстової інформації
Вантажиться...
Дата
2020
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 88 с., 38 рис., 22 табл. і 39 джерела. У магістерській дисертації досліджуються методи машинного навчання для задач сентимент аналізу.
Було розглянуто підходи до вирішення задачі сентимент аналізу і проведено огляд їх переваг та недоліків. Також описано основні методи МН для аналізу тональності тексту, а саме Наївний Байєсівський класифікатор, метод опорних векторів та згорткова нейронна мережа.
У роботі також розглянуто етапи попередньої обробки тексту, такі як стемінг, видалення стоп-слів, алгоритми переведення слів до векторної форми: мішок слів та TF-IDF векторайзер.
Практичне дослідження побудовано на аналізі коментарів з соціальної мережі Інстаграм для оцінки зміни громадської думки під час президентської передвиборчої кампанії 2019 року.
Наведені методи МН застосовуються для вирішення задачі сентимент аналізу з використанням актуальних попередньо оброблених даних. Отримані результати було проаналізовано та порівняно якість класифікації застосованих методів.
Ключові слова: машинне навчання, сентимент аналіз, аналіз тональності тексту, інтелектуальний аналіз тексту.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, сентимент аналіз, аналіз тональності тексту, інтелектуальний аналіз тексту, machine learning, sentiment analysis, opinion mining, text mining
Бібліографічний опис
Рудзевич, А.-М. П. Методи машинного навчання в сентимент аналізі текстової інформації : магістерська дис : 122 Комп'ютерні науки / Рудзевич Анна-Марія Павлівна. – Київ, 2020. – 88 с.