Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/238301
Title: Автоматический сентимент-анализа текстов с использованием нейронной сети
Authors: Дировская, Н. В.
Keywords: ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Языкознание
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
Issue Date: 2019
Publisher: Минск : БГУ
Citation: 76-я научная конференция студентов и аспирантов Белорусского государственного университета [Электронный ресурс] : материалы конф. В 3 ч. Ч. 3, Минск, 13–24 мая 2019 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. Г. Сафонов (пред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2019. – С. 260-263.
Abstract: Сентимент-анализ текста – это автоматическая обработка текста, выраженного на естественном языке, по эмоциональной шкале. В наш век современных технологий есть один ресурс, который у нас в изобилии: большое количество структурированных и неструктурированных данных. Объектом исследования является процесс разработки программного обеспечения для решения задач автоматической обработки естественно-языковых текстов. Предметом исследования выступает лингвистическое обеспечение автоматического сентимент-анализа текстов. Цель состоит в нахождении мнений в тексте и выявлении их свойств, а также в разработке программы на основе языка программирования Python для обработки текста на предмет эмоциональной окрашенности. Практическая значимость данной работы состоит в том, что все ее материалы могут быть использованы в работе компьютерного лингвиста при автоматической обработке сентимент-анализа текста, а также в дальнейших исследованиях по лингвистическому обеспечению сентимент-анализа текстов.
Description: Факультет социокультурных коммуникаций
URI: http://elib.bsu.by/handle/123456789/238301
ISBN: 978-985-566-808-5; 978-985-566-828-3 (ч. 3)
Appears in Collections:2019. Научная конференция студентов и аспирантов БГУ. В трех частях

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
260-263.pdf311,79 kBAdobe PDFView/Open


PlumX

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.