наслідок частого вживання і змісту яскраво вираженою емоційного забарвлення;
o різні функції вирішення конфліктів дають різну якість визначення тональності.
Таким чином, ДСМ-метод показав гарні результати з визначення тональності відгуків про фільми. На підставі експериментів можна сказати, що одним із шляхів підвищення продуктивності методу є якісне складання словників емоційної лексики.
Бібліографічний список
1. Feldman R. Techniques and Applications for Sentiment Analysis / / Communications of the ACM. 2013. Vol. 56, № 4. P. 82-89.
2. Kuznetsov S.O., Obiedkov S.A. Comparing Perfomance of Algorithms for Generating Concept Lattices / / Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence. 2002. Vol. 14.
3. Liu B. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publishers, 2012.
4. Refaeilzadeh P., Tang L., Liu H. Encyclopedia of Database Systems / / Springer, US. 2009.
. Sebastiani F. Machine learning in Automated Text Categorization / / ACM Computing Surveys. 2002. Vol. 34. P. 1-47.
6. Автоматичне породження гіпотез в інтелектуальних системах / під ред. В. К. Фінна.- М.: Ліброком, 2009. - 528 с.
. ДСМ-метод автоматичного породження гіпотез / під ред. О. М. Аншакова.- М.: Ліброком, 2009. - 432 с.
. Кожунова О. С. Технологія розробки семантичного словника системи інформаційного моніторингу / / Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук.- М., 2009. - 21 с.
. Котельников Є. В. Розпізнавання емоційної складової в текстах: проблеми та підходи / Є. В. Котельников, М. В. Клековкіна, Т. А. Пескішева, О. А. Пестов; під. ред. С. М. Окулова.- К.: Вид-во ВятГГУ, 2012. - 103 с.
. Котельников Є. В., Пескішева Т. А., Пестов О. А. Паралельний вибір параметрів класифікатора для аналізу тональності текстів / / Питання сучасної науки і практики. Університет ім. В.І. Вернадського. Тамбов: ГОУ ВПО ТДТУ, 2012. С. 67-74.
Додаток
Файл Program.csSystem;System.Collections.Generic;System.Linq;System.Text;System.IO;System.Collections;System.Diagnostics;JSM_VS
{
/ / /
/ / / Гіпотези
/ / / struct Hypothesis
{
/ / /
/ / / Безліч ознак
/ / / HashSet setValues;
/ / /
/ / / Безліч батьків
/ / / HashSet setParents;
/ / /
/ / / Клас гіпотези:
/ / / «-»- Негативний,
/ / / «+»- Позитивний
/ / / char type;
}
/ / /
/ / / Опис текстів
/ / / struct TextInfo
{
/ / /
