Шкалювання емоційно забарвлених слів для використання у методах класифікації тональності
Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Шкалювання емоційно забарвлених слів для використання у методах класифікації тональності
Ranging of emotive words for the use in the methods of tone classification |
|
| Creator |
Шаховська, Н. Б.
Гірак, Х. Ю. |
|
| Contributor |
Національний університет “Львівська політехніка”
|
|
| Subject |
емоційне забарвлення
забарвлені слова тональні словники ва- лентність слова частотний аналіз шкала Фішберна парне порівняння гіпотеза Пурно emotional color emotive words affective lexicons valency Fishburne method pair comparison hypothesis of Purto 004.89 |
|
| Description |
Запропоновано методи шкалювання емоційно забарвлених слів, що охоплюють ранжування слів, визначення коефіцієнта важливості за допомогою методики Фішберна, парне порівняння, гіпотезу Пурто тощо. Вони усі відрізняються коефіцієнтами, нормами, використанням логарифмічних шкал, хоча їхнім завданням є визначення порядку слів, фраз без глибинного аналізу їхньої тональності, емоційного забарвлення і відношення між ними. В результаті розроблено платформу для розрахункової інтегрованої оцінки, яка дасть змогу визначити думку користувача, автора тощо. This paper is devoted to solve a task of ranging emotive words using methods of tone classification in order to analyze author’s opinion and to effectively perceive useful information from the Internet data. These methods include word-ranging, determination of importance using Fishburne method, pair comparison, hypothesis of Purto and others. They all differ in coefficients, norms, using logarithmic scales though their task is to find out the sequences of words / phrases without deep analysis of their tone, emotional color, and the relationship between them. As a result, platform has been prepared for computing integrated value, which will allow to make opinion mining of user’s profile, author etc. |
|
| Date |
2018-11-13T15:34:38Z
2018-11-13T15:34:38Z 2017-03-28 2017-03-28 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
Шаховська Н. Б. Шкалювання емоційно забарвлених слів для використання у методах класифікації тональності / Н. Б. Шаховська, Х. Ю. Гірак // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 872. — С. 195–203.
http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/42956 Shakhovska N. B. Ranging of emotive words for the use in the methods of tone classification / N. B. Shakhovska, Kh. Yu. Hirak // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Informatsiini systemy ta merezhi. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — No 872. — P. 195–203. |
|
| Language |
uk
|
|
| Relation |
Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі, 872, 2017
https://ru.wikipedia.org/wiki/TF-IDF https://ru https://habrahabr http://nlpx.net/archives/179 1. Pang B. Opinion Mining and Sentiment Analysis / B. Pang, L. Lee // Foundations and Trends in Information Retrieval: Vol. 2. No. 1–2, 2008. 2. 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. 3. Литвин В. В. Метод квазіреферування текстових документів на основі онтології предметної області / В. В. Литвин, Т. І. Черна, В. М. Ковалевич // Відбір і обробка інформації, Вип. № 41(117). – 2014. – С. 100–108. 4. Медиковський М. О. Дослідження ефективності визначення вагових коефіцієнтів важливості / М. О. Медиковський, О. Б. Шуневич // Вісник Хмельницького національного університету. – 2011.№ 5. – С. 176–182. 5. Хомів Б. А. Компаративний аналіз математичних моделей, методів та засобів оцінювання опінії в текстових даних інтернет-ресурсів / Б. А. Хомів, С. А. Лупенко, А. С. Сверстюк // Вісник Хмельницького національного університету. – 2011. – № 6. – С. 7–16. 6. Чалая Л. Э. Меры важности концептов в семантической сети онтологической базы знаний [Текст] / Л. Э. Чалая, Ю. Ю. Шевякова, А. Ю. Шафроненко // Матеріали другої міжнар. наук.- техн. конф. “Сучасні напрями розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та засобів управління”. – К. : КДАВТ, 2011. – С. 51. 7. Шаховська Н. Б., Нога Р. Ю. Аналітичний огляд методів та засобів опрацювання текстової інформації // Інформаційні системи та мережі. –№ 715. – Л. : Вид-во Львівської. політехніки, 2011. – С. 215–223. 8. Інтернет-ресурс TF-IDF. Режим доступу: [https://ru.wikipedia.org/wiki/TF-IDF]. 9. Інтернет-ресурс Okapi. – Режим доступу: [https://ru. wikipedia.org/ wiki/Okapi_BM25]. 10. Інтернет-ресурс. – Режим доступу: [https://habrahabr. ru/post/149605/]. 11. Wu H. and Luk R. and Wong K. and Kwok K. Interpreting TF-IDF term weights as making relevance decisions // ACM Transactions on Information Systems, 26 (3). 2008. 12. Katrin ERK. Vector space models of word meaning and phrase meaning: A survey. Language and Linguistics Compass, 2012, 6.10: 635–653. 13. Інтернет-ресурс. – Режим доступу: [http://nlpx.net/archives/179]. 1. Pang B. Opinion Mining and Sentiment Analysis, B. Pang, L. Lee, Foundations and Trends in Information Retrieval: Vol. 2. No. 1–2, 2008. 2. Danyliuk I. H. Tekhnolohiia avtomatychnoho vyznachennia tematyky tekstu [Text], I. H. Danyliuk, Linhvistychni studii: zb. nauk. pr. Iss. 17, uklad., Anatolii Zahnitko (nauk. red.) and other – Donetsk : DonNU, 2008, P. 290–293. 3. Lytvyn V. V. Metod kvazireferuvannia tekstovykh dokumentiv na osnovi ontolohii predmetnoi oblasti, V. V. Lytvyn, T. I. Cherna, V. M. Kovalevych, Vidbir i obrobka informatsii, Vyp. No 41(117), 2014, P. 100–108. 4. Medykovskyi M. O. Doslidzhennia efektyvnosti vyznachennia vahovykh koefitsiientiv vazhlyvosti, M. O. Medykovskyi, O. B. Shunevych, Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu, 2011.No 5, P. 176–182. 5. Khomiv B. A. Komparatyvnyi analiz matematychnykh modelei, metodiv ta zasobiv otsiniuvannia opinii v tekstovykh danykh internet-resursiv, B. A. Khomiv, S. A. Lupenko, A. S. Sverstiuk, Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu, 2011, No 6, P. 7–16. 6. Chalaia L. E. Mery vazhnosty kontseptov v semantycheskoi sety ontolohycheskoi bazy znanyi [Text], L. E. Chalaia, Yu. Yu. Sheviakova, A. Yu. Shafronenko, Materialy druhoi mizhnar. nauk, tekhn. konf. "Suchasni napriamy rozvytku informatsiino-komunikatsiinykh tekhnolohii ta zasobiv upravlinnia", K. : KDAVT, 2011, P. 51. 7. Shakhovska N. B., Noha R. Yu. Analitychnyi ohliad metodiv ta zasobiv opratsiuvannia tekstovoi informatsii, Informatsiini systemy ta merezhi. –No 715, L. : Vyd-vo Lvivskoi. politekhniky, 2011, P. 215–223. 8. Internet-resurs TF-IDF. Access mode: [https://ru.wikipedia.org/wiki/TF-IDF]. 9. Internet-resurs Okapi, Access mode: [https://ru. wikipedia.org/ wiki/Okapi_BM25]. 10. Internet-resurs, Access mode: [https://habrahabr. ru/post/149605/]. 11. Wu H. and Luk R. and Wong K. and Kwok K. Interpreting TF-IDF term weights as making relevance decisions, ACM Transactions on Information Systems, 26 (3). 2008. 12. Katrin ERK. Vector space models of word meaning and phrase meaning: A survey. Language and Linguistics Compass, 2012, 6.10: 635–653. 13. Internet-resurs, Access mode: [http://nlpx.net/archives/179]. |
|
| Rights |
© Національний університет „Львівська політехніка“, 2017
© Шаховська Н. Б., Гірак Х. Ю., 2017 |
|
| Format |
195-203
9 application/pdf image/png |
|
| Coverage |
Львів
|
|
| Publisher |
Видавництво Львівської політехніки
|
|