Метка «sentiment analysis»

Sentiment analysis (по-русски, анализ тональности) — это область компьютерной лингвистики, которая занимается изучением эмоциональной окраски текстов, подробнее см. в статье Irokez’а. Это очень важное направление машинного обучения: анализ тональности нужен для лучшего «понимания» текстов, перевода с одного языка на другой.

Сложность задачи заключается в непростых лингвистических конструкциях, которые часто используют люди. Даже человек иногда не сразу определит тональность (положительную или отрицательную) фраз вроде «В книге хороша только обложка». Как обучить этой задаче компьютер?

Точность определения эмоций у лучших компьютерных программ до сегодняшнего дня составляла не более 80%. Группе учёных из Стэнфорда при участии небезызвестного Эндрю Нг удалось довести её до 85%, а при дальнейшем обучении рекуррентной нейросети точность вполне может повыситься до 95%, говорит один из авторов исследования. Заметим, что 95% — это будет абсолютно феноменальный результат, не все люди способы распознавать сарказм и определять тональность слов с такой точностью.
Читать полностью »

Обучаем компьютер чувствам (sentiment analysis по русски)

Sentiment analysis (по-русски, анализ тональности) — это область компьютерной лингвистики, которая занимается изучением мнений и эмоций в текстовых документах. Недавно на хабре появилась статья про использование машинного обучения для анализа тональности, однако, она была настолько плохо составлена, что я решил написать свою версию. Итак, в этой статье я постараюсь доступно объяснить, что такое анализ тональности, и как реализовать подобную систему для русского языка.
Читать полностью »

Вместо вступления

Лень — двигатель прогресса. Не хочешь сам молоть зерно — сделай мельницу, не хочешь сам кидать во врагов камни — сооруди катапульту, надоело гореть на кострах инквизиции и гнуть спину под феодалом — замути с ребятами ренессанс… впрочем, о чем это я.
Автоматизация, господа. Берешь какой-нибудь полезный процесс, в котором участвует человек, заменяешь человека на сложный механизм, получаешь профит. Относительно недавно также стало модно заменять человека куском кода. О, сколько благородных профессий может пасть под натиском информатизации. Особенно если учесть, что кусок кода в наше время способен не только на заранее определенное поведение, но и на «обучение» какому-то поведению.
Читать полностью »

21-ого апреля 2012 в рамках семинара по Автоматической обработке естественного языка состоится выступление Яна Жижки (Mendel University, Брно, Чехия).
Он прочитает доклад об использовании машинного обучения для извлечения информации из текстов. Будут рассмотрены применение различных алгоритмов и интерпретация результатов.
Отдельно будут показаны результаты по применению этих методов к реальным данным на примере анализа пользовательских отзывов на отели.
Доклад будет прочитан на английском языке.

Читать полностью »

Здравствуйте.
Если вы занимаетесь DataMining, анализом текстов на выявление мнений или вам просто интересны статистические модели для оценки эмоциональной окраски предложений — эта статья может оказаться интересной.
Далее, чтобы не тратить время потенциального читателя впустую на груду теории и рассуждений, сразу краткие результаты.
Реализованный подход работает приблизительно с 55% точностью в трех классах: негативный, нейтральный, позитивный. Как говорит Википедия, 70% точность приблизительно равна точности человеческих суждений в среднем (в силу субъективности трактований каждого).
Следует отметить, что существует немало утилит с точностью выше полученной мной, но описанный подход, можно достаточно просто усовершенствовать (будет описано ниже) и получить в итоге 65-70%. Если после всего вышеизложенного у вас осталось желание читать — добро пожаловать под кат.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js