Шкалювання емоційно забарвлених слів для використання у методах класифікації тональності

Simple item page
dc.citation.epage203
dc.citation.issue872
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі
dc.citation.spage195
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.authorШаховська, Н. Б.
dc.contributor.authorГірак, Х. Ю.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2018-11-13T15:34:38Z
dc.date.available2018-11-13T15:34:38Z
dc.date.created2017-03-28
dc.date.issued2017-03-28
dc.description.abstractЗапропоновано 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.
dc.description.abstractThis 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.
dc.format.extent195-203
dc.format.pages9
dc.identifier.citationШаховська 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.
dc.identifier.citationenShakhovska 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.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/42956
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.relation.ispartofВісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі, 872, 2017
dc.relation.references1. Pang B. Opinion Mining and Sentiment Analysis / B. Pang, L. Lee // Foundations and Trends in Information Retrieval: Vol. 2. No. 1–2, 2008.
dc.relation.references2. 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.
dc.relation.references3. 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.
dc.relation.references4. Медиковський М. О. Дослідження ефективності визначення вагових коефіцієнтів важливості / М. О. Медиковський, О. Б. Шуневич // Вісник Хмельницького національного університету. – 2011.№ 5. – С. 176–182.
dc.relation.references5. 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.
dc.relation.references6. 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.
dc.relation.references7. 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.
dc.relation.references8. Інтернет-ресурс TF-IDF. Режим доступу: [https://ru.wikipedia.org/wiki/TF-IDF].
dc.relation.references9. Інтернет-ресурс Okapi. – Режим доступу: [https://ru. wikipedia.org/ wiki/Okapi_BM25].
dc.relation.references10. Інтернет-ресурс. – Режим доступу: [https://habrahabr. ru/post/149605/].
dc.relation.references11. 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.
dc.relation.references12. Katrin ERK. Vector space models of word meaning and phrase meaning: A survey. Language and Linguistics Compass, 2012, 6.10: 635–653.
dc.relation.references13. Інтернет-ресурс. – Режим доступу: [http://nlpx.net/archives/179].
dc.relation.referencesen1. Pang B. Opinion Mining and Sentiment Analysis, B. Pang, L. Lee, Foundations and Trends in Information Retrieval: Vol. 2. No. 1–2, 2008.
dc.relation.referencesen2. 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.
dc.relation.referencesen3. 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.
dc.relation.referencesen4. 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.
dc.relation.referencesen5. 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.
dc.relation.referencesen6. 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.
dc.relation.referencesen7. 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.
dc.relation.referencesen8. Internet-resurs TF-IDF. Access mode: [https://ru.wikipedia.org/wiki/TF-IDF].
dc.relation.referencesen9. Internet-resurs Okapi, Access mode: [https://ru. wikipedia.org/ wiki/Okapi_BM25].
dc.relation.referencesen10. Internet-resurs, Access mode: [https://habrahabr. ru/post/149605/].
dc.relation.referencesen11. 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.
dc.relation.referencesen12. Katrin ERK. Vector space models of word meaning and phrase meaning: A survey. Language and Linguistics Compass, 2012, 6.10: 635–653.
dc.relation.referencesen13. Internet-resurs, Access mode: [http://nlpx.net/archives/179].
dc.relation.urihttps://ru.wikipedia.org/wiki/TF-IDF
dc.relation.urihttps://ru
dc.relation.urihttps://habrahabr
dc.relation.urihttp://nlpx.net/archives/179
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2017
dc.rights.holder© Шаховська Н. Б., Гірак Х. Ю., 2017
dc.subjectемоційне забарвлення
dc.subjectзабарвлені слова
dc.subjectтональні словники
dc.subjectва- лентність слова
dc.subjectчастотний аналіз
dc.subjectшкала Фішберна
dc.subjectпарне порівняння
dc.subjectгіпотеза Пурно
dc.subjectemotional color
dc.subjectemotive words
dc.subjectaffective lexicons
dc.subjectvalency
dc.subjectFishburne method
dc.subjectpair comparison
dc.subjecthypothesis of Purto
dc.subject.udc004.89
dc.titleШкалювання емоційно забарвлених слів для використання у методах класифікації тональності
dc.title.alternativeRanging of emotive words for the use in the methods of tone classification
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2017n872_Shakhovska_N_B-Ranging_of_emotive_195-203.pdf
Size:
1.23 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2017n872_Shakhovska_N_B-Ranging_of_emotive_195-203__COVER.png
Size:
449.04 KB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.97 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Інформаційні системи та мережі. – 2017. – №872