Анализ тональности текстов на основе методов машинного обучения (на примере социальных сетей)

Работа посвящена исследованию актуальной тематики анализа тональности текстов на основе методов машинного обучения. В первой главе представлены теоретические основы анализа тональности текстов, даны основные определения; выделены этапы работы модели, решающей задачу анализа тональности текстов; приведены метрики для расчета эффективности работы алгоритмов и их формулы. Вторая глава посвящена формализации используемых в работе методов (методов извлечения признаков, таких как bag of words и tf-idf, а также классификаторов, таких как Naïve Bayes и SVM) и анализу принципов их работы. В отдельной главе проводится практическое исследование построенных моделей и приведены результаты применения методов машинного обучения для решения задачи анализа тональности публикаций в социальных сетях (на тестовом датасете). Результаты работы представляют интерес для исследователей в области машинного обучения и обработки естественного языка.