Emostemmer: эффективная программа для определения эмоций в русском языке с использованием N-грамм (эмоциограммы) - Аббаси, Мохсин Маншад; Бельтюков, Анатолий Петрович (Интеллектуальные системы в производстве, 2021)
Эмоции и анализ их выражения в текстах - тема растущего интереса в последние годы. Исследователи пытаются создать интеллектуальную машину, которая может не просто читать текст, но и определять его эмоциональный настрой. Полученные результаты могут быть использованы для подготовки машины к будущим предсказаниям эмоциональной ориентации текстов, их авторов и читателей. Данный анализ текста также может быть использован для получения обратной связи от людей о продукте или услуге, реакции на событие или на политику правительства и т. д. Он включает в себя синтаксический, а также семантический анализ текста. Синтаксический анализ состоит из определения слов, представляющих эмоции в тексте. Для его идентификации важную роль играет стеммер - основа или корень слова. Во многих языках романо-германской группы идентификация слов, представляющих эмоции, намного проще, чем в русском, поскольку одно слово представляет эмоцию независимо от грамматических форм и родов. В то время как для такого языка, как русский, где окончание слова, несущего эмоции, меняется в зависимости от рода, вида и др., анализ становится более сложным. Существуют разные методы определения эмоций в тексте. В данной работе основное внимание уделяется выявлению эмоций из текста при ограничении сложности алгоритма требованием минимального объема памяти и времени. Нами была создана программа Emostemmer, которая представляет собой N-граммовый стеммер (в котором буквы из слов сгруппированы в последовательности из 2 букв, 3 букв… ..N букв, называемых N-граммами) для идентификации слов, которые представляют эмоции в тексте. Эффективность Emostemmer по сравнению с RuSentiLex определялась с помощью обучения и тестирования классификатора машины опорных векторов с обоими алгоритмами.