«Программа классификации мнений пользователей интернет-ресурсов с использованием методов машинного обучения»

Работа посвящена использованию методов машинного обучения для классификации мнений пользователей интернет-ресурсов. В работе проведен обзор существующих подходов к анализу мнений, методов классификации в машинном обучении, а также рассмотрены сопутствующие аспекты обработки и валидации текста, помогающие повысить точность работы алгоритмов. Объектом разработки является программа классификации мнений пользователей интернет-ресурсов. Для реализации используется подход машинного обучения с учителем, а в качестве классификатора- ансамблевый метод- случайный лес, как наиболее перспективные на данный момент, метод решающих деревьев и Байесовский классификатор. В программе используется обучающая выборка, состоящая из мнений пользователей интернета о кино, но также предусмотрена возможность загрузить свою собственную обучающую коллекцию. Работа содержит 38 страниц, 3 главы, 1 рисунок, 3 таблицы, 29 источников, 5 схем, 4 приложения. Ключевые слова: анализ мнений, анализ тональности текста, машинное обучение, ансамблевые методы классификации