ОСОБЕННОСТИ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ЛЕКСИКИ ПРИ КОНТЕНТ-АНАЛИЗЕ МНЕНИЙ

Аннотация

В статье определяются основные особенности параметрической лексики при контент-анализе мнений на материале отзывов клиентов о качестве банковского обслуживания. Предлагается усовершенствованная структура лексикона для контент-анализа мнений. Результаты исследования показывают, что параметрическая лексика выражает мнение имплицитно. Некоторая часть параметрической лексики может быть отнесена к одному из главных классов (положительному или отрицательному лексикону), причем такое отнесение является специфичным для данной предметной области. Большая часть параметрической лексики относится к вспомогательным классам (инкрементам или декрементам), и такое отнесение представляется универсальным.

Источники

1. Брунова Е. Г. Методика составления оценочного лексикона для контент-анализа мнений [Электронный ресурс] // Language and Science. 2012. № 1. URL: http://www.utmn.ru/docs/9317.pdf (дата обращения: 08.10.2014).
2. Брунова Е. Г. Составление лексикона для контент-анализа мнений // Теоретические и прикладные аспекты изучения речевой деятельности. Н. Новгород: НГЛУ им. Н. А. Добролюбова, 2013. Вып. 1 (8). С. 24-29.
3. Брунова Е. Г., Бидуля Ю. В. Алгоритм с элементами формальной грамматики для контент-анализа мнений // Вестник Тюменского государственного университета. Серия «Физико-математические науки. Информатика». 2014. № 7. С. 242-250.
4. Лукашевич Н. В., Четверкин И. И. Извлечение и использование оценочных слов в задаче классификации отзывов на три класса // Вычислительные методы и программирование. 2011. Т. 12. С. 73-81.
5. Gamon M. et al. Pulse: Mining Customer Opinions from Free Text // Proc. of the 6th International Symposium on Intelligent Data Analysis (IDA). 2005. P. 121-132.
6. Ganapathibhotla M., Liu B. Mining Opinions in Comparative Sentences // Proc. of the 22nd International Conference on Computational Linguistics. Manchester, 2008. P. 241-248.
7. Hatzivassiloglou V., McKeown K. Predicting the Semantic Orientation of Adjectives // Proc. of the 35th Annual Meeting of ACL. Madrid, 1997. P. 174-181.
8. Hu M., Liu B. Mining and Summarizing Customer Reviews // Proc. of the tenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2004. P. 168-177.
9. Liu B. Sentiment Analysis and Subjectivity [Электронный ресурс] // Handbook of Natural Language Processing: Second Edition. 2010. URL: http://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/NLP-handbook-sentiment-analysis.pdf (дата обращения: 08.10.2014).
10. Manning С., Raghavan P., Schütze H. Introduction to Information Retrieval. Cambridge: Cambridge University Press, 2008. 544 p.
11. Nasukawa T., Yi J. Sentiment Analysis: Capturing Favorability Using Natural Language Processing // Proc. of the 2nd International Conference on Knowledge Capture. Florida, 2003. P. 70-77.
12. Pang B., Lee L. Opinion Mining and Sentiment Analysis // Foundations and Trends in Information Retrieval. 2008. Vol. 2. № 1-2. P. 1-135.
13. Pang B., Lee L., Vaithyanathan S. Thumbs up? Sentiment Classification Using Machine Learning Techniques [Электронный ресурс] // Proc. of EMNLP. 2002. URL: http://www.cs.cornell.edu/home/llee/papers/sentiment.pdf (дата обращения: 08.10.2014).
14. Turney P. Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews // Proc. of the 40th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics. 2002. P. 417-424.
15. Wiebe J., Wilson T., Bell M. Identifying Collocations for Recognizing Opinions // Proc. of ACL/EACL 01 Workshop on Collocation. 2001. Р. 24-31.
16. www.banki.ru (дата обращения: 08.10.2014).

Информация об авторах

Информация о статье

История публикации

• Опубликована: 28 октября 2014.

Ключевые слова

• обработка естественного языка
• контент-анализ мнений
• оценочный лексикон
• предметная область
• параметрическая лексика
• инкремент
• декремент
• natural language processing
• content analysis of opinions
• evaluative vocabulary
• subject sphere
• parametric vocabulary
• increment
• decrement

Copyright

© 2014 Автор(ы)
© 2014 ООО Издательство «Грамота»

Лицензионное соглашение

Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)