11 Часть I. Компоненты 14 Глава Компьютерная
жүктеу/скачать 4,29 Mb.
|
nikolaev is mitrenina ov lando tm red prikladnaia i kompiute
Латын тілі 4,5 - дәріс 2, 169-182 фил, Вопросы на русском языке, 6 үж
ЛитератураЗнакомство с исследованиями в области сентиментого анализа можно начать с работ [Bing Liu; Pang, Lee]. Работающие системы автоматическо- го определения тональности, ориентированные на материал русского язы- ка, представлены в материалах соревнования SetniRuEval, а также в от- дельных статьях, например, [Азарова, Гордеев, Дёгтева; Паничева; Проно- за, Ягунова]. Bing Liu, Sentiment Analysis and Subjectivity // Handbook of Natural Language Pro- cessing, 2nd Edition. Editors: Nitin Indurkhya, Fred J. Damerau. Chapman and Hall/CRC, 2010. Cambria E., Havasi C., Hussain A. SenticNet 2: A semantic and affective resource for opinion mining and sentiment analysis. In: AAAI FLAIRS, Marco Island, 2012. P. 202–207. Esuli A. and Sebastiani F. SentiWordNet: A Publicly Available Lexical Resource for Opinion Mining. In: Proceedings of the International Conference on Language Re- sources and Evaluation. Genoa, Italy, 2006. P. 417−422. Mohammad S. M., Kiritchenko S., Zhu X. NRC-Canada: Building the State-of-the-Art in Sentiment Analysis of Tweets. In Proceedings of the seventh international work- shop on Semantic Evaluation Exercises (SemEval-2013), June 2013, Atlanta, USA 2013. http://www.saifmohammad.com/WebDocs/sentimentMKZ.pdf (электронный ресурс). Дата обращения: 15.08.2015. Pang B., Lee L. Opinion mining and sentiment analysis // Foundations and Trends in Information Retrieval 2(1–2), 2008. P. 1–135. Pang B., Lee L., Vaithyanathan S. Thumbs up? Sentiment Classification Using Machine Learning Techniques. In: Proceedings of the EMNLP 2002. P. 79–86. SentiStrength http://sentistrength.wlv.ac.uk. Дата обращения: 15.08.2015 Socher R., Perelygin A., Wu J., Chuang J., Manning Ch., Ng A. and Potts Ch. Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank. In: Pro- ceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 2013. P. 1631–1642. Sokolova M., Bobicev V. Classification of Emotion Words in Russian and Romanian Languages. In: Proceedings of RANLP-2009 conference, Borovets, Bulgaria, 2009. P. 415–419. Steinberger J., Lenkova P., Ebrahim M., Ehrmann M., Hurriyetogly A., Kabadjov M., Steinberger R., Tanev H., Zavarella V. and Vazquez S. Creating Sentiment Diction- aries via Triangulation. In: Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Approaches to Subjectivity and Sentiment Analysis, ACL-HLT 2011. P. 28–36. Strapparava C., Valitutti A. Wordnet-affect: an affective extension of wordnet. In: Pro- ceedings of the 4th International Conference on Language Resources and Evalua- tion. Lisbon, 2004. Thelwall M., Buckley K., Paltoglou, Cai G., D., Kappas A. Sentiment strength detection in short informal text. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(12), 2010. P. 2544–2558. Turney P. Thumbs up or thumbs down? Semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews. In Proceedings of ACL-02, 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Association for Computational Lin- guistics, 2002. P. 417–424. Wiebe J., Bruce R. F., O’Hara T. P. Development and use of a gold standard data set for subjectivity classifications // Proceedings of the Association for Computational Linguistics (ACL), 1999. P. 246–253. Азарова И. В., Гордеев C. C., Дёгтева А. В. Использование нейронной сети для автоматического определения тональности отзывов // Материалы XLIII Меж- дународной филологической конференции, 2014. СПб., 2014. С. 3–9. Дегтева А. В., Азарова И. В. Структура эмоционально-экспрессивного компонента в тезаурусе русского языка RussNet // Компьютерная лингвистика и интеллек- туальные технологии: По материалам ежегодной Международной конферен- ции «Диалог» (Бекасово, 29 мая — 2 июня 2013 г.). Вып. 12 (19). М.: Изд-во РГГУ, 2013. С. 200–211. Лукашевич Н. В., Блинов П. Д., Котельников Е. В., Рубцова Ю. В., Иванов В. В., Тутубалина Е. SentiRuEval: Testing Object-Oriented Sentiment Analysis Systems in Russian // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Москва, 27– 30 мая 2015 г.). Вып. 14 (21). М.: Изд-во РГГУ, 2015. http://www.dialog-21.ru/digests/dialog2015/materials/pdf/LoukachevitchNVetal.pdf (электронный ресурс). Дата обращения: 15.08.2015. Паничева П. В. Система сентиментного анализа ATEX, основанная на правилах, при обработке текстов различных тематик // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 29 мая — 2 июня 2013 г.). Вып. 12 (19). М.: Изд-во РГГУ, 2013. Проноза Е. В., Ягунова Е. В. Аспектный анализ отзывов о ресторанах для рекомен- дательных систем е-туризма // Сборник научных статей XV Объединенной конференции «Интернет и современное общество» IMS-2015, Санкт- Петербург, 23–25 июня 2015 г. СПб.: ИТМО, 2015. С. 130–141. жүктеу/скачать 4,29 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|