Методи автоматичного аналізу тональності контенту у соціальних мережах для виявлення інформаційно-психологічних впливів

Simple item page
dc.contributor.authorШингалов, Д. В.
dc.contributor.authorМелешко, Є. В.
dc.contributor.authorМинайленко, Р. М.
dc.contributor.authorРезніченко, В. А.
dc.contributor.authorShyngalov, D.
dc.contributor.authorMeleshko, Ye.
dc.contributor.authorMynaylenko, R.
dc.contributor.authorReznichenko, V.
dc.date.accessioned2017-08-27T16:53:34Z
dc.date.available2017-08-27T16:53:34Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractУ статті проводиться дослідження існуючих методів автоматичного аналізу настроїв користувачів в онлайнових віртуальних соціальних мережах, для виявлення найбільш придатних з них для розпізнавання інформаційно-психологічних впливів, заснованих на емотивній комунікації. Дослідження включає в себе огляд лексемного методу та методів машинного навчання. Зокрема розглянуто процедуру попередньої обробки тексту перед аналізом та категорії словників, що використовуються для аналізу. Наведено алгоритми навчання для класифікації тексту: метод опорних векторів, наївний класифікатор Бейєса, дерева прийняття рішень, метод максимальної ентропії та нейронні мережі. Запропоновано методи для поліпшення якості результатів автоматичного визначення тональності тексту. The article analyzes existing methods of automatic analysis of sentiments in online virtual social networks, for to identify methods that can determine the information-psychological influences, based on emotive communication. The analysis includes a review of lexical method and methods of machine learning. Specifically there are considered procedure of preprocessing text before the analysis and categories of dictionaries used for analysis. The algorithms for classification study the text are given: the method of support vectors, naive Bayesian classifier, decision tree method of maximum entropy, and neural networks. Methods to improve the quality of results of automatic determination of the tone of the text are proposed.uk_UA
dc.identifier.citationМетоди автоматичного аналізу тональності контенту у соціальних мережах для виявлення інформаційно-психологічних впливів / Д. В. Шингалов, Є. В. Мелешко, Р. М. Минайленко, В. А. Резніченко // Збірник наукових праць Кіровоградського національного технічного університету. Техніка в сільськогосподарському виробництві, галузеве машинобудування, автоматизація. - Кропивницький : ЦНТУ, 2017. - Вип. 30. - С. 196-202.uk_UA
dc.identifier.urihttps://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/6737
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherЦНТУuk_UA
dc.subjectсоціальні мережіuk_UA
dc.subjectаналіз настроївuk_UA
dc.subjectлексемний аналізuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectsocial networksuk_UA
dc.subjectsentiment analysisuk_UA
dc.subjectlexical analysisuk_UA
dc.subjectmachine learninguk_UA
dc.titleМетоди автоматичного аналізу тональності контенту у соціальних мережах для виявлення інформаційно-психологічних впливівuk_UA
dc.title.alternativeMethods of automated sentiment analysis on social networksuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Files

Collections

Техніка в сільськогосподарському виробництві, галузеве машинобудування, автоматизація. Випуск 30. - 2017