За последнее время анализ тональности текстов стал мощным инструментом для масштабной обработки мнений, выражаемых в любых текстовых источниках. Основная задача метода заключается в классификации текста по его настроению. Как правило, задачи анализа тональности сводятся к классификации текстов на позитивные и негативные, а иногда и нейтральные. Используя более продвинутые методы, компьютерные лингвисты пытаются определять эмоциональные состояния, ассоциируемые с каким-то текстом, например, страх, злость, печаль или счастье. Какие подходы используются для анализа тональности текстов? Рассказывает Наталья Валентиновна Лукашевич — доктор технических наук, ведущий научный сотрудник Лаборатории анализа информационных ресурсов НИВЦ МГУ.

Ссылки по теме:

• Компьютерный анализ тональности текста. Белянин В.П. Журнал Вестник Калужского университета, том 4, № 1, с. 69-79
• Автоматический анализ тональности текстов по отношению к заданному объекту и его характеристикам. Лукашевич Н.В. Журнал Электронные библиотеки, издательство Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Казанский (Приволжский) федеральный университет» (Казань), том 18, № 3-4, с. 88-119
• Объектно-ориентированный анализ твитов по тональности: результаты и проблемы. Лукашевич Н.В., Рубцова Ю.В. Сборнике Трудов Международной конференции DAMDID/RCDL-2015, место издания Обнинск, с. 499-507
• Анализ тональности русскоязычного текста. Осокин В.В., Шегай М.В. Журнал Интеллектуальные системы. Теория и приложения (ранее: Интеллектуальные системы по 2014, № 2, ISSN 2075-9460), издательство [б.и.] (М.), том 18, № 3, с. 163-174