АНАЛІЗ ТОНАЛЬНОСТІ ТА ОБ’ЄКТИВНОСТІ ТЕКСТУ ЗАСОБАМИ МОВИ ПРОГРАМУВАННЯ PYTHON

Роман Віталійович Іващенко, Ольга Василівна Рєзіна

Анотація


Стаття присвячена технології створення інтерактивного веб-додатка для аналізу тональності та об’єктивності тексту. Досліджені шляхи реалізації багатомовного сентимент-аналізу та визначені можливості візуалізації його результатів.


Повний текст:

PDF

Посилання


Данилюк І. Г. Технологія автоматичного визначення тематики тексту [Текст] / І. Г. Данилюк // Лінгвістичні студії: зб. наук. пр. Вип. 17 / уклад.: Анатолій Загнітко (наук. ред.) та ін. – Донецьк : ДонНУ, 2008. – С. 290–293.

Іванов О. В. Класичний контент-аналіз та аналіз тексту: термінологічні та методологічні відмінності / Іванов Олег Валерійович // Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, Харків: Видавничий центр ХНУ імені В. Н. Каразіна, 2013. — № 1045. — С.72

Немеш О., Романюк А., Теслюк В. Аналіз тональності тексту: основні поняття та приклади застосування. – 2015.

Романишин М., Романюк А. Тональний словник української мови на основі сентимент-анотованого корпусу / М. Романишин, А. Романюк, // Українське мовознавство . - 2013. - Вип. 43. - c. 63-74.

Adam McQuistan. Building a Text Analytics App in Python with Flask, Requests, BeautifulSoup, and TextBlob. : веб-сайт. URL: https://thecodinginterface.com/blog/text-analytics-app-with-flask-and-textblob/

Bing Liu, Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions – Cambridge University Press; 1 edition – 2015, 383 с.

Cambria, E., Das, D., Bandyopadhyay, A Practical Guide to Sentiment Analysis, Springer – 2017, 199 с.

Gaël Guibon, Magalie Ochs, Patrice Bellot. From Emojis to Sentiment Analysis. WACAI 2016, Lab-STICC; ENIB; LITIS, Jun 2016, Brest, France. – https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-01529708

Koppel, Moshe; Schler, Jonathan (2006). "The Importance of Neutral Examples for Learning Sentiment". Computational Intelligence 22. pp. 100–109.

Liddy, E.D. 2001. Natural Language Processing. In Encyclopedia of Library and Information Science, 2nd Ed. NY. Marcel Decker, Inc. — P.1

Multilingual sentiment and subjectivity analysis – Rada Mihalcea /// C Banea, R Mihalcea, J Wiebe – Multilingual Natural Language Processing

Natural Language Processing for Beginners: Using TextBlob. : веб-сайт. URL: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/natural-language-processing-for-beginners-using-textblob/

Natural Language Toolkit. NLTK Documentation. : веб-сайт. URL: https://www.nltk.org/

Pang, Bo; Lee, Lillian (2005). "Seeing stars: Exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales". Proceedings of the Association for Computational Linguistics (ACL).

Pang, Bo; Lee, Lillian; Vaithyanathan, Shivakumar (2002). "Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques". Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP).

Python for NLP: Introduction to the TextBlob Library. Usman Malik. : веб-сайт. URL: https://stackabuse.com/python-for-nlp-introduction-to-the-textblob-library/

Requests: HTTP for Humans. Requests Documentation. : веб-сайт. URL: https://docs.python-requests.org/en/latest/

Snyder, Benjamin; Barzilay, Regina (2007). "Multiple Aspect Ranking using the Good Grief Algorithm". Proceedings of the Joint Human Language Technology/North American Chapter of the ACL Conference (HLT-NAACL).

Taboada, Maite; Brooke, Julian (2011). "Lexicon-based methods for sentiment analysis". Computational Linguistics. 37 (2): 272–274.

TextBlob: Simplified Text Processing. TextBlob Documentation. : веб-сайт. URL: https://textblob.readthedocs.io/en/dev/

The importance of neutral examples for learning sentiment [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. – Rita McCue, Jonathan Schler – 21.10.2005 – http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.84.9735

Turney, Peter (2002). "Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews". Proceedings of the Association for Computational Linguistics.

J. Wiebe, T. Wilson, and C. Cardie. Annotating expressions of opinions and emotions in language. Language Resources and Evaluation, 39(2-3):165–210, 2005.

R. Mihalcea, C. Banea, and J. Wiebe. Learning multilingual subjective language via cross-lingual projections. In Proceedings of the Association for Computational Linguistics, Prague, Czech Republic, 2007.

C. Banea, R. Mihalcea, J. Wiebe, and S. Hassan. Multilingual subjectivity analysis using machine translation. In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2008), Honolulu, Hawaii, 2008.

X. Wan. Using bilingual knowledge and ensemble techniques for unsupervised chinese sentiment analysis. In Proceedings of the 2008 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2008.

J. Wiebe and E. Riloff. Creating subjective and objective sentence classifiers from unannotated texts. In Proceedings of the 6th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICLing-2005) (invited paper), Mexico City, Mexico, 2005.

C. Banea, R. Mihalcea, and J. Wiebe. A bootstrapping method for building subjectivity lexicons for languages with scarce resources. In Proceedings of the Learning Resources Evaluation Conference (LREC 2008), Marrakech, Morocco, 2008.

S.-M. Kim and E. Hovy. Identifying and analyzing judgment opinions. In Proceedings of the Human Language Technology Conference - North American chapter of the Association for Computational Linguistics, New York City, NY, 2006.

Pandas documentation (2022). : веб-сайт. URL: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html

Beautiful Soup 4.9.0 documentation. Beautiful Soup Documentation. : веб-сайт. URL: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

Pang, Bo; Lee, Lillian (2008). "4.1.2 Subjectivity Detection and Opinion Identification". Opinion Mining and Sentiment Analysis. Now Publishers Inc.

Googletrans 3.0.0 documentation. : веб-сайт. URL: https://py-googletrans.readthedocs.io/en/latest/

Pattern 3.6 Documentation : веб-сайт. URL: https://pypi.org/project/Pattern/


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.