Методы обработки естественного языка в анализе тональности отзывов

ФИО студента: Оборкин Николай Александрович

Руководитель: Сироткин Александр Владимирович

Кампус/факультет: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

Программа: Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе (Магистратура)

Год защиты: 2018

В данной работе мною были изучены методы машинного обучения, касающиеся обработки и анализа отзывов на естественном языке. Проведена очистка и стемминг данных, построены и использованы классификаторы с высокой степенью точности, получены оценки тональности текстов. Построенные модели позволяют оценить отзыв и предсказать оценку, которую клиент поставит заведению. Далее, на полученных предсказаниях построена модель, позволяющая универсальными, непараметрическими методами (ранжированием) искать несоответствия, выявленные с помощью анализа тональности текста при условии, что мы верим в объективность оценок, полученных методом голосования большого количества людей. Также алгоритм позволяет убирать отзывы, вызывающие несоответствия и выявлять аномальные отзывы.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ