Изменения
→Задачи анализа тональности текста
* Машинное обучение без учителя
'''Первый тип''' систем состоит из набора правил, применяя которые система делает заключение о тональности текста. Например, для предложения «Я люблю кофе», можно применить следующее правило: ''если сказуемое ("люблю") входит в положительный набор глаголов ("люблю", "обожаю", "одобряю" ...) и в предложении не имеется отрицаний, то классифицировать тональность как "положительная"''.Многие коммерческие системы используют данный подход, несмотря на то что он требует больших затрат, т.к. так как для хорошей работы системы необходимо составить большое количество правил. Зачастую правила привязаны к определенному домену (например, «ресторанная тематика») и при смене домена («обзор фотоаппаратов») требуется заново составлять правила. Тем не менее, этот подход является наиболее точным при наличии хорошей базы правил.
'''Подходы, основанные на словарях''', используют так называемые тональные словари (affective lexicons) для анализа текста. В простом виде тональный словарь представляет из себя список слов со значением тональности для каждого слова. Вот пример из базы ANEW<ref>[https://www.mdpi.com/2076-3417/8/2/274/html Анализ ANEW dataset]</ref>, переведенный на русский, где число означет валентность(1-9):
* Регрессия — обучаем классификатор для получения численного значения тональности, например от 1 до 10, где большее значение означает более положительную тональность.
Обычно иерархическая классификация дает лучшие результаты чем плоская, т.к. так как для каждого классификатора можно найти набор признаков, который позволяет улучшить результаты. Однако, он требует больших времени и усилий для обучения и тестирования. Регрессия может показать лучшие результаты, если классов действительно много (от 5 и более).
=== Этапы подготовки ===
