Использование синтаксиса для анализа тональности твитов на русском языке
Main Article Content
Аннотация
Представлен подход к решению задачи анализа тональности в рамках тестирования SentiRuEval – открытого соревнования систем анализа тональности на русском языке. Описанный алгоритм был применен в дорожке по анализу тональности твитов о банках и телекоммуникационных компаниях. Для этих данных была разработана и оценена классификация на три класса: положительный, отрицательный и нейтральный.
Для решения поставленной задачи использовались различные алгоритмы машинного обучения. Признаками для классификатора являлись лингвистические данные, полученные из текста с помощью разработанного нами морфо-синтаксического анализатора. Нормализованные слова, а также синтаксические связи, оказались решающими признаками для достижения наилучшего результата, который был получен с помощью статистического алгоритма опорных векторов.
Оценка, проведенная организаторами конкурса, выявила высокое качество предложенного подхода, который занял первую строчку по трем из четырех мерам качества.Ключевые слова:
Article Details
Библиографические ссылки
2. Chetviorkin I., Loukachevitch N. Evaluating sentiment analysis systems in Russian // Proceedings of BSNLP workshop, ACL, Prague. 2013. P. 12-17.
3. Loukachevitch N., Blinov P., Kotelnikov E., Rubtsova Ju., Ivanov V., Tutubalina H. Sentirueval: testing object-oriented sentiment analysis systems in Russian // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference «Dialogue». 2015. Issue 14. V. 2. P. 13-24.
4. Pang B., Lee L., Vaithyanathan S. Thumbs up? Sentiment classification using machine learning techniques // Proceedings of the ACL-02 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2002. V. 10. P. 79-86.
5. Mullen T., Collier N. Sentiment analysis using support vector machines with diverse information sources // Proceedings of 9th EMNLP. 2004. P. 412-418.
6. Turney P. Thumbs up or thumbs down? Semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews // Proceedings of the 40th ACL. 2002. P. 417-424.
7. Kudo T., Matsumoto Y. A boosting algorithm for classification of semi-structured text // Proceedings of 9th EMNLP. 2004. P. 301-308.
8. Matsumoto S., Takamura H., Okumura M. Sentiment classification using word sub-sequences and dependency sub-trees // Ho T.-B., Cheung D., Liu H. (eds.) PAKDD 2005. V. 3518. P. 301-311.
9. Mavljutov R.R., Ostapuk N.A. Using basic syntactic relations for sentiment analysis // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the International Conference «Dialog 2013». 2013. P. 91-100.
10. Yussupova N., Bogdanova D., Boyko M. Applying of sentiment analysis for texts in russian based on machine learning approach // Proceedings of The Second International Conference on Advances in Information Mining and Management, Italy. 2012. P. 8-14.
11. Furnkranz J., Mitchell T. M., Rilof E. A case study in using linguistic phrases for text categorization on the WWW // Proceedings of the AAAI Workshop on Learning for Text Categorization, Madison, US. 2998. P. 5-12.
12. Caropreso M.F., Matwin S., Sebastiani F.A. Learner-independent evaluation of the usefulness of statistical phrases for automated text categorization // Amita G. Chin (ed.), Text Databases and Document Management: Theory and Practice. 2006. P. 78-102.
13. Nastase V., Shirabad J.S., Caropreso M.F. Using dependency relations for text classification // Proceedings of the 19th Canadian Conference on Artificial Intelligence, Quebec City. 2006. P. 12-25.
14. Zhao S., Grishman R. Extracting relations with Integrated Information using kernel methods // Proceedings of the 43rd Annual Meeting of the ACL, Ann Arbor, US. 2005. P. 419-426.
15. Jansen B.J., Zhang M., Sobel K., Chowdury A. Twitter power: tweets as electronic word of mouth // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2009. V. 60, No 11. P. 2169-2188.
16. Go A., Bhayani R., Huang L. twitter sentiment classification using distant supervision // Technical report, Stanford. 2009.
17. Jiang L., Yu M., Zhou M., Liu X., Zhao T. Target-dependent Twitter sentiment classification // Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Portland, US. 2011. P. 151-160.
18. Kouloumpis E., Wilson, T., Moore J. Twitter sentiment analysis: the good the bad and the omg! // Artificial Intelligence. 2011. P. 538-541.
19. Pak A., Paroubek P. Twitter as a corpus for sentiment analysis and opinion mining // Proceedings of LREC, Valetta. 2010. P. 75-100.
20. Адаскина Ю.В., Паничева П.В., Попов А.М. Полуавтоматическое пополнение словарей на основе синтаксических связей // Технологии информационного общества в науке, образовании и культуре: сборник научных статей. Труды XVII Всероссийской объединенной конференции «Интернет и современное общество» (IMS-2014), Санкт-Петербург, 19 – 20 ноября 2014 г. 2014. С. 271-276.
21. Зализняк А.А. Грамматический словарь русского языка. М.: Русский язык, 1980.
22. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., Michel V., Thirion B., Grisel O., Blondel M., Prettenhofer P., Weiss R,, Dubourg V., Vanderplas J., Passos A., Cournapeau D., Brucher M., Perrot M., Duchesnay É. Scikit-learn: machine learning in Python // Journal of Machine Learning Research. 2011. V. 12 (Oct). P. 2825-2830.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.