СЕМАНТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАТЕГОРИЙ АСПЕКТОВ В ЗАДАЧАХ СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗА

Аннотация

В современном мире одним из ключевых каналов коммуникации является Интернет. Через электронные площадки осуществляется торговля, продвижение услуг. Социальные сети и мессенджеры становятся важнейшим каналом общения и мощным инструментом воздействия на общественное мнение. Весомую долю во всем публикуемом контенте зани- мают тексты, написанные на естественном языке. Поэтому проблемы обработки и по- нимания естественных языков (ЕЯ) на сегодняшний день являются одними из ключевых. Под влиянием коммерческих интересов активно развивается область автоматического анализа тональности на основе аспектов. Данная задача существенно зависит от кон- кретных предметных областей, и поэтому вопрос быстрой и эффективной адаптации существующих моделей к новым доменам стоит весьма остро. В работе предлагается гибридный метод аспектно-ориентированного анализа тональности текстов, основанный на данных, извлеченных как из общеупотребительных словарей, так и из домен- ориентированных текстов. Предложен метод построения конденсированного семантиче- ского графа на основе неструктурированных домен-зависимых текстов. Введены числен- ные метрики, позволяющие оценивать значимость отдельных терминов в пределе всего домена. Предложен алгоритм категоризации текстов, основанный на выделении семанти- ческих кластеров в пределах конденсированного домен-специфического графа. Предложен метод оценки тональности домен-ориентированных текстов, основанный на статисти- ческих данных, включая совместное использования тонального словаря и сконденсирован- ного домен-специализированного графа. Приведены результаты экспериментов, позволяю- щие оценить качество работы алгоритмов.