Курсовая работа: Анализ тональности текстов на основе ДСМ-метода

Анализ тональности текстов представляет собой важный инструмент в области обработки естественного языка, позволяющий определить эмоциональную окраску высказываний. В этом контексте DSM-метод, основанный на концепции распределенных семантических моделей, демонстрирует свою эффективность для выявления как позитивных, так и негативных эмоциональных оттенков. Применяя этот метод, можно обрабатывать большие объемы текстовой информации и извлекать из них осмысленные данные.

Метод заключается в представлении слов и их сочетаний в виде векторов в многомерном пространстве. С помощью анализа контекста, в котором используются слова, можно установить их семантическую близость и, следовательно, определить тональность текста. Например, слова с положительным зарядом, такие как "отлично", "замечательно", будут расположены близко к другим позитивным терминам, тогда как негативные слова, такие как "плохо" или "неудачно", будут размещены в другой части векторного пространства.

Ключевым этапом такого анализа является предварительная обработка текстов, включающая токенизацию, лемматизацию и удаление стоп-слов. Каждое слово преобразуется в векторное представление, что позволяет вычислять дистанцию между ними. Сравнивая полученные векторы, можно определить общее настроение текста, а также выявить эмоциональные нюансы в контексте обсуждаемой темы.

В ходе исследования проведен сравнительный анализ различных подходов к оценке тональности, где DSM-метод показал высокую степень точности в классификации текстов. Это открывает новые перспективы для использования в таких областях, как маркетинг, анализ социальных медиа и автоматизированная поддержка клиентов, где понимание настроений и эмоций пользователей может существенно повысить качество взаимодействия. Результаты исследования могут быть полезны для дальнейшего развития систем, основанных на машинном обучении, с целью более глубокого понимания человеческой эмоции через текст.