Разработка программной системы семантического анализа контента социальных медиа

Н.Г. Ярушкина; В.С. Мошкин; А.А. Филиппов; Г.Ю. Гуськов; А.А. Романов; А.М. Наместников

Разработка программной системы семантического анализа контента социальных медиа

Н.Г. Ярушкина¹, В.С. Мошкин², А.А. Филиппов³, Г.Ю. Гуськов⁴, А.А. Романов⁵, А.М. Наместников⁶

научная статья УДК 004.892 Страницы: 73-79

¹ д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Информационные системы», Ульяновский государственный технический университет
^2,3,5,6 к.т.н., доцент, кафедра «Информационные системы», Ульяновский государственный технический университет
⁴ аспирант, кафедра «Информационные системы», Ульяновский государственный технический университет

Ключевые слова: онтология графическая база знаний opinion mining семантический анализ социальные медиа

Аннотация

Представлена архитектура разработанного интеллектуального программного инструмента семантического анализа социальных сетей, реализующего новые алгоритмы гибридизации онтологического анализа с методами обработки естественного языка для извлечения семантической и сентимент составляющих слабоструктурированных и неструктурированных текстовых ресурсов. Рассмотрена модель графовой базы знаний хранилища онтологии, а также предложен оригинальный алгоритм трансляции RDF/OWL-онтологии в графовую базу знаний.

Для цитирования

Ярушкина Н.Г., Мошкин В.С., Филиппов А.А., Гуськов Г.Ю., Романов А.А., Наместников А.М. Разработка программной системы семантического анализа контента социальных медиа // Радиотехника. 2018. № 6. С. 73–79.

Список источников

Chetviorkin I., Loukachevitch N. Sentiment Analysis Track at ROMIP-2012. Computer linguistics and intellectual technologies.

Computer linguistics and intellectual technologies: Dialogue-2013. Sat. scientific articles V. 2. P. 40−50.

The Heart of the Elastic Stack. URL = https://www.elastic.co/products/elasticsearch (дата обращения 15.05.2018).
García-Moya L., Anaya-Sanchez H., Berlanga-Llavori R.. Retrieving product features and opinions from customer reviews // IEEE Intelligent Systems. 2013. 28(3). P. 19−27.
Key Trends to Watch in Gartner 2012 Emerging Technologies Hype Cycle. URL = http://www.forbes.com/sites/ gartnergroup/2012/09/18/key-trends-to-watch-in-gartner2012-emerging-technologies-hype-cycle-2 (дата обращения 15.05.2018).
Gjoka M. et al. Practical recommendations on crawling online social networks // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2011. V. 29. № 9. P. 1872−1892.
Introducing the Neo4j Graph Platform. URL = https://neo4j.com (дата обращения 15.05.2018).
Leskovec J., Faloutsos C. Sampling from large graphs // Proceedings of the 12th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. 2006. ACM. P. 631−636.
MongoDB. For Giant ideas. URL = https://www.mongodb.com (дата обращения 15.05.2018).
OWL Web Ontology Language Overview. URL = https://www.w3.org/TR/owl-features (дата обращения 15.05.2018).
Resource Description Framework (RDF). URL = https://www.w3.org/RDF (дата обращения 15.05.2018).
Pallis G., Zeinalipour-Yazti D., Dikaiakos M. Online Social Networks: Status and Trends. New Directions in Web Data Management 1 // Studies in Computational Intelligence. 2011. V. 331. P. 213−234.
Pang B., Lee L., Vaithyanathan S. Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques. 2002. P. 79−86.
Representational state transfer. URL = https://en.wikipedia.org/wiki/ Representational_state_transfer (дата обращения 15.05.2018).
Turney P. Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews // Proceedings of the Association for Computational Linguistics. 2002. P. 417−424.
Yarushkina N., Filippov A., Moshkin V. Development of the unified technological platform for constructing the domain knowledge base through the context analysis // Communications in Computer and Information Science. 2017. V. 754. P. 62−72.
Антонова А., Соловьев А. Использование метода условных случайных полей для обработки текстов на русском языке. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: «Диалог-2013» // Сб. науч. статей. № 12 (19). М.: Изд-во РГГУ. 2013. С. 27−44.
Пазельская А., Соловьев А. Метод определения эмоций в текстах на русском языке // Сб. науч. статей «Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии «Диалог-2011». М.: Изд-во РГГУ. 2011. № 11(18). С. 510−523.
Тарасов Д. Глубокие рекуррентные нейронные сети для аспектно-ориентированного анализа тональности отзывов пользователей на различных языках // По материалам ежегодной Междунар. конф. «Диалог». Доклады специальных секций. В 2-х томах. М.: Изд-во РГГУ. 2015. Т. 2. № 14(21). С. 53−64.

[1] Chetviorkin I., Loukachevitch N. Sentiment Analysis Track at ROMIP-2012. Computer linguistics and intellectual technologies.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи