СИСТЕМА АВТОМАТИЧНОГО ВИЗНАЧЕННЯ ТОНАЛЬНОСТІ ТЕКСТУ

Igor Olenych, M. Prytula, O. Sinkevych, O. Khamar

Анотація


У роботі запропоновано систему емоційного аналізу україномовних текстів, яка ґрунтується на словниках і правилах. Проведено комп’ютерний аналіз текстової інформації за п’ятьма емоційними категоріями: дуже позитивним, позитивним, нейтральним, негативним і дуже негативним. Врахування емоційного навантаження різних частин мови та розширення словникової бази даних за допомогою словника синонімів дає змогу підвищити точність і обґрунтованість сентимент-аналізу. У результаті агрегування даних щодо різних емоційних критеріїв засобами нечіткого моделювання одержано кількісну оцінку тональності текстової інформації.

Ключові слова: комп’ютерний аналіз тексту, сентимент-аналіз, токенізація, словник тональності, нечітке моделювання.


Повний текст:

PDF

Посилання


Gallagher C. The Application of Sentiment Analysis and Text Analytics to Customer Experience Reviews to Understand What Customers Are Really Saying / C. Gallagher, E. Furey, K. Curran // International Journal of Data Warehousing and Mining. – 2019. – Vol. 15(4). – P. 21–47.

Drus Z. Sentiment Analysis in Social Media and Its Application: Systematic Literature Review / Z. Drus, H. Khalid // Procedia Computer Science. – 2019. – Vol. 161. – P. 707–714.

Poecze F. Social Media Metrics and Sentiment Analysis to Evaluate the Effectiveness of Social Media Posts / F. Poecze, C. Ebster, C. Strauss // Procedia Computer Science. – 2018. – Vol. 130. – P. 660–666.

Gursoy U.T. Social Media Mining and Sentiment Analysis for Brand Management / U.T. Gursoy, D. Bulut, C. Yigit // Global Journal of Emerging Trends in e-Business, Marketing and Consumer Psychology. – 2017. – Vol. 3. – P. 497–551.

Schumaker R.P. Evaluating sentiment in financial news articles / R.P. Schumaker, Y. Zhang, C.N. Huang, H. Chen // Decision Support Systems. – 2012. – Vol. 53, No 3. – P. 458–464.

Hao J. Social Media Content and Sentiment Analysis on Consumer Security Breaches / J. Hao, H. Dai // Journal of Financial Crime. – 2016. – Vol. 23, No 4. – P. 855–869.

Mansour S. Social Media Analysis of User’s Responses to terrorism using sentiment analysis and text mining / S. Mansour // Procedia Computer Science. – 2018. – Vol. 140. – P. 95–103.

Feldman R. Techniques and Applications for Sentiment Analysis / Ronen Feldman // Communications of the ACM. – 2013. – Vol. 56, No 4. – P. 82–89.

D'Andrea A. Approaches, Tools and Applications for Sentiment Analysis Implementation / A. D'Andrea, F. Ferri, P. Grifoni, T. Guzzo // International Journal of Computer Applications. – 2015. – Vol. 125, No 3. – P. 26–33.

Howellsa K. Applying fuzzy logic for sentiment analysis of social media network data in marketing / K. Howellsa, A. Ertugan // Proc. Comp. Sci. – 2017. – Vol. 120. – P. 664–670.

Jain P. Aspect Based Sentiment Analysis by Fuzzy Logic / P. Jain, A. Srivastava, V. Singh, B. Hazela // International Journal of Current Engineering and Technology. – 2019. – Vol. 9, No 2. – P. 243–248.

Liu H. Fuzzy Rule Based Systems for Interpretable Sentiment Analysis / H. Liu, M. Cocea // International Conference on Advanced Computational Intelligence. – 2017. – P. 129–136.

Pang B. Opinion Mining and Sentiment Analysis / B. Pang, L. Lee // Foundations and Trends in Information Retrieval. – 2008. – Vol. 2. – P. 1–135.

Khurshid A. Affective Computing and Sentiment Analysis: Metaphor, Ontology, Affect and Terminology / A. Khurshid – Berlin: Springer Science & Business Media, 2011 – 164 p.

Jain U. A Review on the Emotion Detection from Text using Machine Learning Techniques / U. Jain, A. Sandhu // International Journal of Current Engineering and Technology. – 2015. – Vol.5, No.4. – P. 2645–2650.

Chopra F.K. Sentiment Analyzing by Dictionary based Approach / F.K. Chopra, R. Bhatia // International Journal of Computer Applications. – 2016. – Vol. 152, No.5. – P. 32–34.

Thelwall M. Sentiment strength detection in short informal text / M. Thelwall, K. Buckley, G. Paltoglou, A. Kappas, D. Cai // Journal of the American Society for Information Science and Technology. – 2010. – No. 61. – P. 2544–2558.

Denecke K. Using SentiWordNet for Multilingual Sentiment Analysis / K. Denecke // International Conference on Data Engineering Workshops. – 2008. – Р. 507–512.

Dang Y. A lexicon enhanced method for sentiment classification: An experiment on online product reviews / Y. Dang, Y. Zhang, H. Chen // IEEE Intelligent Systems. – 2010. – Vol. 25, No.4. – P. 46–53.

Український тональний словник [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://github.com/lang-uk/tone-dict-uk/blob/master/tone-dict-uk.tsv

Український тональний словник [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://github.com/lang-uk/tone-dict-uk/blob/master/tone-dict-uk-manual.tsv

Takagi Т. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control / Т. Takagi, M. Sugeno // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. – 1985. – Vol. 15. – P. 116–132.




DOI: http://dx.doi.org/10.30970/eli.15.2

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.