Акжолов Р.К., Верига А.В.
АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТА *
Аннотация:
в статье рассматривается относительно незрелая область машинного обучения – анализ тональности, ее преимущества, недостатки и ограничения. А также ее роль в автоматизированном изучении мнений на разных интернет-ресурсах
Ключевые слова:
анализ тональности, анализ настроений, машинное обучение, социальные сети, общественное мнение
Анализ тональности текста – это процесс определения эмоциональной оценки мнений по отношению к объектам. Анализ настроений чрезвычайно полезен в мониторинге социальных сетей, поскольку позволяет нам получить представление о более широком общественном мнении по определенным темам. Инструменты мониторинга социальных сетей делают этот процесс быстрее и проще, чем когда-либо прежде, благодаря возможностям мониторинга в реальном времени. Анализ тональности – очень мощный инструмент. Способность извлекать информацию из социальных данных является практикой, которая широко применяется организациями во всем мире. Администрация Обамы использовала анализ настроений, чтобы сопоставить общественное мнение с политическими заявлениями и сообщениями кампании перед президентскими выборами 2012 года. Быть способным быстро увидеть настроения, лежащие в основе всего, от сообщений на форуме до новостных статей, означает, что можно лучше разрабатывать стратегии и планировать будущее. Анализ настроений также может быть неотъемлемой частью исследования рынка и подхода к обслуживанию клиентов. Можно видеть не только то, что люди думают о продуктах или услугах, но и то, что они думают о конкурентах. Общий анализ качества обслуживания пользователей можно быстро определить с помощью анализа настроений. К сожалению, анализ настроений не является совершенным инструментом. Человеческий язык сложен. Научить машину анализировать различные грамматические нюансы, культурные вариации, сленг и орфографические ошибки, встречающиеся в онлайн-сообщениях, - сложный процесс. Научить машину понимать, как контекст может влиять на тон, еще сложнее. Люди используют интуицию, когда дело доходит до интерпретации тона какого-либо сообщения. Что можно сказать о следующем предложении: «Мой рейс задержался. Великолепно!»? Практически каждый быстро определит сарказм. Для большинства людей задержка рейса — это не очень хорошая новость. Понимая контекст, человек без труда идентифицирует предложение, как негативное. Без понимания контекста машина, взглянув на вышеприведенное предложение, может увидеть слово «Великолепно» и классифицировать его как положительное. Приведенный выше пример показывает, что анализ настроений имеет свои ограничения и не должен использоваться в качестве точного маркера.
Номер журнала Вестник науки №9 (18) том 4
Ссылка для цитирования:
Акжолов Р.К., Верига А.В. АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТА // Вестник науки №9 (18) том 4. С. 29 - 31. 2019 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/2084 (дата обращения: 20.04.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2019. 16+