Publication:
Sentiment Analysis of Social Networks Messages

Дата
2022
Авторы
Savic, D.
Ionkina, K.
Tretyakov, E.
Korpusenko, A.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт международных отношений
Цель ИМО и стратегия развития - системная подготовка высококвалифицированных кадров, способных решать нестандартные задачи при реализации международных научно-технологических и торгово-промышленных проектов для компаний и корпораций ключевых секторов экономики страны.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.In the modern era of artificial intelligence and machine learning, data mining is becoming an important tool for determining public opinion and social research. In this regard, sentiment analysis is a new method of studying public opinion, in particular, as a nontrivial approach to the analysis of political texts. This paper examines the nature of sentiment analysis in political texts, identifies the problems which researchers face when analyzing political texts, and identifies the difficulties that affect the accuracy of results. The aim of this study is to determine the relevance of sentiment analysis in the analysis of political texts. It presents an ongoing work that is developing an algorithm combining a lexical-oriented approach with machine learning, that studies stylistic devices (e.g., sarcasm, irony and hyperbole), and provides options for determining the sentiment of texts in sentences containing these stylistic devices. As a result of the experiments, patterns that affect the accuracy of the analysis result are identified and ways to handle them are suggested in order to improve the accuracy of the results. Options for determining the sentiment of texts in sentences containing stylistic devices are provided as a contribution to the scientific field.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Sentiment Analysis of Social Networks Messages / Savic, D. [et al.] // Studies in Computational Intelligence. - 2022. - 1032 SCI. - P. 552-560. - 10.1007/978-3-030-96993-6_61
URI
https://www.doi.org/10.1007/978-3-030-96993-6_61
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85127648646&origin=resultslist
 http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&UT=WOS:000833484200061
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/28957
Коллекции
Публикации