Сибай, Республика Башкортостан, Россия
В статье рассматривается методика анализа эмоциональной окраски текста с использованием методов анализа настроений, учёта эмоций и аффективных вычислений. Проводится оценка актуальности данного направления, рассматриваются задачи и методы анализа тональности. Тема лексического анализа является перспективным направлением, достаточно сложным и имеет большой потенциал в развитии. Правильный подход систем анализа мнений методов позволяет успешно применить его в экономике, образовании, медицине и многих других сферах. Результатом исследования является проведенной анализ публикаций за последние 20 лет, выявленная важность и потенциал в развитии данного направления.
Тональность текста, оценка эмоций, аффективное вычисление, учёт эмоций, анализ настроений.
1. Орел, А.В. Анализ социальных медиа для определения оценочных мнений на основе анализа тональности текста / А.В. Орел // Международный научный журнал Интернаука. - 2018. - №1. - С. 23-42. - DOI:https://doi.org/10.25313/2520-2057-2018-10-3858.
2. Котельников, Е.В. Анализ тональности текстов с применением ДСМ-метода / Е.В. Котельников, А.В. Котельникова // Достижения вузовской науки. - 2013. - №4. - С. 118-122.
3. Якушенкова, А.Д. Применение анализа тональности текста для борьбы с киберпреступностью / А.Д. Якушенкова, А.А. Самсонов, Ф.Б. Ситдикова // Образование и наука в современных условиях. - 2016. - №2-2(7). - С. 97-99.
4. Осокин, В.В. Анализ тональности русскоязычного текста / В.В. Осокин, М.В. Шегай // Интеллектуальные системы. Теория и приложения. - 2014. - Т. 18, №3. - С. 163-174.
5. Алгоритмы анализа тональности текста / Н.С. Иванин, А.И. Гербик, Е.А. Макович [и др.] // Big data and advanced analytics. - 2017. - №3. - С. 150-154.
6. Аюколов, Р.К. Анализ тональности текста / Р.К. Аюколов, А.В. Верига // Вестник науки. - 2019. - Т.4, №9(18). - С. 29-31.
7. Котельников, Е.В. Метод анализа тональности текстов TEXTJSM / Е.В. Котельников // Научно-техническая информация. Серия 2: информационные процессы и системы. - 2018. - №1. - С. 8-20.
8. Sentiment analysis trend on sustainability reporting in indonesia: evidence from construction industry / I. Harymawan, M. Nasih, M.C. Ratri [et al.] // Journal of Security and Sustainability Issues. -2020. - Т. 9, № 3. - P. 1017-1024.
9. Singh, N.K. Comprehensive analysis of scope of negation for sentiment analysis over social media / N.K. Singh, D.S. Tomar // Journal of theoretical and applied information technology. - 2019. - Т. 97, № 6. - Pp. 1704-1719.
10. Sentiment Analysis in Agriculture / J. Novák, P. Benda, E. Šilerová [et al.] // Agris on-line papers in economics and informatics, 2021. - T. 13, №1. - Pp. 121-130. - DOI:https://doi.org/10.7160/aol.2021.130109.
11. Анализ настроений коротких неформальных текстов. - URL: https://www.jair.org/index.php/jair/article/view/ 10896 (дата обращения: 03.12.2020).
12. Обзор мультимодального анализа настроений. - URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0262885617301191 (дата обращения: 03.12.2020).
13. Анализ настроений с использованием данных обзора продукта. - URL: https://link.springer.com/article/https://doi.org/10.1186/s40537-015-0015-2 (дата обращения: 03.12.2020).
14. Анализ настроений в Facebook и его применение к электронному обучению. - URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563213001751 (дата обращения: 03.12.2020).
15. Роль предварительной обработки текста в анализе настроений. - URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050913001385 (дата обращения: 03.12.2020).
16. Анализ настроений с глобальными темами и локальной зависимостью. - URL: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.712.7268&rep=rep1&type=pdf (дата обращения: 03.12.2020).
17. Опрос общественного мнения и анализ настроений. -URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4614-3223-4_13 (дата обращения 03.12.2020).
18. Анализ настроений: взгляд на свое прошлое, настоящее и будущее. - URL: http://www.mecs-press.net/ijisa/ijisa-v4-n10/IJISA-V4-N10-1.pdf (дата обращения 03.12.2020).
19. Анализ настроений: обзор и сравнительный анализ веб-сервисов. - URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025515002054 (дата обращения: 03.12.2020).
20. Аффективные вычисления и анализ настроений. - URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7435182 (дата обращения: 03.12.2020).
21. Анализ эмоциональной окраски текста. - URL: http://synergy-journal.ru/archive/article1738 (дата обращения: 03.12.2020).
22. Эмоции в тексте. - URL: https://mynetmoney.ru/emocii-v-tekste/ (дата обращения 03.12.2020).
23. Метод автоматического анализа тональности текста. -URL: https://linis.hse.ru/data/2013/09/27/1277458071/Metodicheskoe_posobie.doc (дата обращения 03.12.2020).
24. Применение нейронной сети для классификации эмоциональной окраски текста. - URL: https://scienceforum.ru/2019/article/2018014049 (дата обращения 03.12.2020).
25. Организация эмоционально-оценочной стороны текста. -URL: https://pandia.ru/text/78/054/9100.php (дата обращения 03.12.2020).
26. Эмоционально-оценочная сторона медиатекста. - URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/35565/1/iurp-2015-144-09.pdf (дата обращения 03.12.2020).
27. Эмоционально-окрашенные слова - виды, значения и примеры. - URL: https://nauka.club/russkiy-yazyk/emotsionalno-okrashennye-slova.html (дата обращения 03.12.2020).
28. Эмоционально окрашенная лексика. - URL: https://videouroki.net/video/6-ehmocionalno-okrashennaya-leksika.html (дата обращения 03.12.2020).
29. Эмоционально оценочная лексика. - URL: https://foxford.ru/wiki/russkiy-yazyk/emotsionalno-otsenochnaya-leksika (дата обращения 03.12.2020).
30. Пять примеров стилистического анализа текста. - URL: https://proza.ru/2015/03/10/1628 (дата обращения 03.12.2020).
31. Эмоционально-экспрессивная окраска слов. - URL: https://litmasters.ru/pisatelskoe-masterstvo/emocionalno-ekspressivnaya-okraska-slov.html (дата обращения 03.12.2020).
