ЗАДАЧИ АВТОМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ТОНАЛЬНОСТИ. ЛЕКЦИЯ ДОКТОРА ФИЗ.-МАТ. НАУК Н.В. ЛУКАШЕВИЧ

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 физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Лаборатории анализа информационных ресурсов НИВЦ МГУ.