Белоцерковец А.П.
СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗА: ПЕРСПЕКТИВЫ, ТЕНДЕНЦИИ, ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ *
Аннотация:
в данной статье рассматриваются основные современные методы сентимент-анализа текстов на естественном языке. Анализируются преимущества и недостатки каждого метода. Отдельное внимание уделено наиболее перспективным алгоритмам на основе нейронных сетей. Дается обзор практических примеров применения различных методов.
Ключевые слова:
сентимент-анализ, тональность текста, машинное обучение, классификация текста
Сентимент анализ, также известный как анализ тональности, представляет собой процесс определения эмоциональной окраски в текстовых данных. Этот метод становится все более востребованным в современном мире, где огромные объемы текстовой информации создают потребность в автоматической оценке чувств и мнений, выраженных в текстах. В данной статье мы рассмотрим основные понятия и термины сентимент анализа.Одними из ключевых категорий сентимента являются положительный, негативный и нейтральный сентимент.Положительный сентимент относится к выражению положительных эмоций, таких как радость, удовольствие, одобрение. Примером положительного сентимента может служить отзыв о продукте, в котором пользователь выражает свою положительную оценку.Негативный сентимент связан с выражением негативных эмоций, включая гнев, грусть, разочарование. Отрицательный отзыв о ресторане или услуге может быть примером негативного сентимента.Нейтральный сентимент означает отсутствие явных эмоциональных оценок. Например, информационные новости или фактическая отчётность часто характеризуются нейтральным сентиментом.[3]Сентимент анализ также может выявлять более специфичные эмоциональные тональности, такие как радость, грусть, страх, удивление и другие. Понимание разнообразия эмоциональных состояний помогает лучше интерпретировать сентимент в текстах и может быть полезным в контексте маркетинга, мониторинга общественного мнения и других областях.[1]Существует несколько методов и подходов к измерению сентимента:Лексиконные методы,Методы машинного обучения,Глубокое обучение и нейросетевые подходы,Комбинированные методы.Лексиконные методы основаны на использовании словарей, которые содержат слова и выражения, присвоенные эмоциональным значениям (положительным, негативным, нейтральным). Примеры методов:SentiWordNet является расширением WordNet, которое присваивает каждому слову эмоциональные значения. Каждое слово в SentiWordNet имеет три значения: позитивное, негативное и нейтральное. Этот метод использует веса слов из SentiWordNet для анализа тональности текста. Например, слово "хороший" будет иметь позитивное значение, а слово "плохой" - негативное.AFINN (Affective Norms for English Words) - это список английских слов с соответствующими числовыми оценками от -5 (негативное) до +5 (положительное). Этот словарь используется для вычисления суммарного сентимента в тексте путем подсчета оценок слов и определения общей тональности.VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner): VADER - это лексиконный метод, специально разработанный для анализа сентимента в социальных медиа-текстах. Он оценивает слова и выражения с учетом контекста и собирает комплексные метрики, такие как оценка настроения и интенсивность настроения.[2]Пример реализации: При анализе отзывов о продукте, мы можем создать правило, что если отзыв содержит фразу "не работает" или "плохое качество", то он будет классифицирован как негативный.Методы машинного обучения, которые применяются в сентимент-анализе:Наивный Байесовский классификатор (Naive Bayes): Этот метод основан на теореме Байеса и использует вероятностные модели для классификации текстов. Он считается быстрым и легким в реализации. Примером может быть классификация отзывов на продукты как положительных, нейтральных или негативных.Метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM): SVM является мощным алгоритмом машинного обучения, который ищет оптимальное разделение между классами. В сентимент-анализе, SVM может быть использован для разделения текстов на положительные и негативные классы.Логистическая регрессия (Logistic Regression): Логистическая регрессия широко применяется в сентимент-анализе для бинарной классификации текстов на позитивный и негативный сентимент. Она оценивает вероятность принадлежности текста к каждому классу.Случайные леса (Random Forests): Случайные леса - это ансамбль деревьев решений, который комбинирует результаты нескольких деревьев для улучшения точности классификации. Они могут быть эффективными при анализе больших объемов текстовых данных. [5]Градиентный бустинг (Gradient Boosting): Градиентный бустинг - это метод ансамблирования, который поочередно улучшает результаты базовых моделей. Он может быть использован для увеличения точности классификации текстов.В методе классификации текста используются алгоритмы машинного обучения, чтобы классифицировать текстовые документы на определенные сентименты (положительный, нейтральный, негативный).Пример реализации: Допустим, мы хотим классифицировать отзывы на фильмы на положительные и негативные. Мы можем обучить наивный байесовский классификатор на размеченных данных, где каждый отзыв помечен как положительный или негативный. После обучения, классификатор сможет автоматически классифицировать новые отзывы.Примеры методов глубокого обучения и нейросетевых подходов в сентимент анализе:Рекуррентные нейронные сети (RNN):Long Short-Term Memory (LSTM) и Gated Recurrent Unit (GRU) - это типы RNN, которые способны учитывать контекст и последовательность слов в тексте, что делает их подходящими для сентимент-анализа текста.Сверточные нейронные сети (CNN):CNN, которые изначально разработаны для обработки изображений, также могут использоваться для сентимент-анализа текста. Они могут извлекать различные признаки из текста, учитывая его структуру. [4]Transformer:Модели Transformer, такие как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-trained Transformer), обладают выдающейся способностью в анализе текста и могут быть использованы для сентимент-анализа. Они позволяют учитывать контекст и семантику слов. [4]Word Embeddings:Модели word embeddings, такие как Word2Vec и GloVe, могут быть использованы для преобразования слов в векторные представления. Затем эти векторы могут быть использованы для обучения нейронных сетей в задаче сентимент-анализа.Attention Mechanisms:Механизм внимания, используемый в моделях Transformer, может быть применен и в других архитектурах для более внимательного учета важных слов и фраз в тексте при определении сентимента.Пример реализации: При использовании RNN для сентимент-анализа, сеть будет принимать на вход последовательность слов в предложении и выводить классификацию сентимента, например, "положительный" или "негативный".Сверточные нейронные сети (CNN): CNN могут использоваться для извлечения признаков из текста и выявления паттернов в нем. Они могут быть эффективными в анализе тональности, особенно для коротких текстов.Пример реализации: При использовании CNN для сентимент-анализа, сеть будет сканировать текст с помощью сверточных слоев, выделяя важные признаки, которые затем используются для классификации сентимента.Предобученные модели: Предобученные модели, такие как BERT и GPT, могут быть использованы для анализа сентимента в тексте, так как они обучены на больших объемах текстовых данных и способны понимать сложные зависимости и смысл в тексте.Пример реализации: С использованием модели BERT, текст можно пропустить через предварительно обученную модель, и она автоматически выдаст классификацию сентимента.Комбинированные методы могут включать в себя сочетание разных подходов, например, использование правил и машинного обучения. Например, можно использовать правила для первичной фильтрации текстов, а затем применять модель машинного обучения для дальнейшей классификации.Примеры комбинированных методов:Правила и машинное обучение: В этом методе используются правила и правила, определяющие, какие слова или фразы связаны с определенным сентиментом, и машинное обучение для более точной классификации. Например, можно создать набор правил для идентификации эмоционально заряженных слов и затем использовать модель машинного обучения для определения сентимента в тексте.Многомодальный анализ: Этот метод включает в себя анализ нескольких типов данных, таких как текст, аудио, видео и изображения, для получения более полного понимания сентимента. Например, при анализе реакции на рекламный ролик можно комбинировать текстовые комментарии с анализом тона голоса и выражений лиц на видео.Ансамблевое обучение моделей: В этом методе используются несколько различных моделей для сентимент-анализа, и результаты их работы комбинируются для получения окончательной классификации. Например, можно использовать несколько моделей машинного обучения и весовые суммы их результатов для более точного сентимент-анализа.Совмещение текста и метаданных: Этот метод включает анализ текстовых данных в сочетании с метаданными, такими как местоположение, время, социальный контекст и другие факторы. Например, при анализе отзывов на ресторан, можно учитывать не только текст отзыва, но и местоположение ресторана и время визита.Пример реализации: Первоначально, текст анализируется с использованием правил, чтобы определить его общий сентимент (например, положительный или негативный). Затем, для более точной классификации, используется модель машинного обучения.Комбинированные методы также могут включать в себя обработку метаданных, таких как эмоциональные эмоджи, визуальные данные и другие виды информации, чтобы улучшить сентимент-анализ.Таблица 1. Преимущества и недостатки методов.В заключение, выбор метода сентимент-анализа зависит от конкретных целей, данных и ресурсов, которые у вас есть. В некоторых случаях может быть целесообразным использовать комбинацию методов для достижения более точных результатов. Важно также учитывать, что сфера применения и требования к сентимент-анализу могут существенно варьироваться, и выбор метода должен быть адаптирован к конкретным условиям задачи.
Номер журнала Вестник науки №3 (72) том 1
Ссылка для цитирования:
Белоцерковец А.П. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗА: ПЕРСПЕКТИВЫ, ТЕНДЕНЦИИ, ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ // Вестник науки №3 (72) том 1. С. 425 - 434. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/13215 (дата обращения: 18.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+