Информационная технология применения семантически ориентированных методов классификации задачи opinion mining

Abstract

Как правило, для того чтобы принять верное бизнес решение, необходимо прогнозировать изменения на рынке и в обществе в целом. Интеллектуальный анализ знаний, содержащихся в текстах Web-ресурсов пользовательского контента, сегодня в основном, осуществляется с помощью "ручной" работы аналитиков, скорость работы которых не соответствует темпам социально-экономических процессов общества. Хорошим дополнительным средством решения проблемы интеллектуального анализа слабоструктурированных текстов Webресурсов может стать отслеживание общественного мнения по отношению к тому или иному объекту или субъекту анализа, с использованием методов sentiment классификации. В работе предлагается система, реализующая методы opinion mining, позволяющая извлекать полезные знания из пользовательского Web-контента, использующая информационные технологии семантической классификации и идентификации многоязыковых семантических эквивалентов, и базирующаяся на специально-структурированном тезаурусе. Система использует механизм классификации мнений, позволяющий добавлять оценочные правила, представляющие позитивные, негативные и нейтральные оценки характеристик слов. В качестве основания классификации слабоструктурированной информации используются отношения содержащихся в ней аргументов к исследуемому объекту. Соответствие полного текста классу позитивного или негативного мнения определяется статистико-семантическими методами, основанными на атрибутивной положительной или отрицательной оценке объектов (субъектов) предложений. Кроме того, в работе показана специальная структура тезауруса, с явно заданными отношениями между концептами, используемыми для решения задач Opinion Mining, и идентификации семантических эквивалентов. Экспериментальные результаты на полнотекстовой базе пользовательского Web-контента текстов на английском и немецком языках показали достаточно высокую эффективность использования системы.