感情分析。Habréで感情的なメッセージを定義します

感情分析（または感情分析）は、データサイエンスのスペシャリストが取り組むタスクの1つです。このような分析の助けを借りて、メッセージやその他のデータの配列を調査し、それらがどのように感情的に色付けされているか（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を判断できます。

それがどのように機能するかを見てみましょう-LinisCrowdデータセットに基づいていくつかの記事を分析しましょう。たとえば、さまざまな監視サービスの開発に最も有望なモデルを特定することを提案します。主題分野として、意見の自動収集を実装するのに役立つ技術的な性質の記事（Habréなど）を選択します。

調性とは、テキスト内の感情的に色付けされた語彙の識別であり、著者によって表明された意見の感情的な評価でもあります。 

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Fasttext ():

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1)

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alpha = 0.3; fitprior = True; classprior = None

2)

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. 

, : 

nestimators = 200; maxdepth = 3; random_state = 0

3)  

, . 

Embedding, 64- , LSTM (128 ) Dense (10 ).

Linis Crowd, 29 – . .

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  :

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• . RNN (83,26%)

  
  
  
  
  

, – 88,32% – . , 80%, .

! , . 

-, : 

1. http://datareview.info/article/analiz-tonalnosti-teksta-kontseptsiya-metodyi-oblasti-primeneniya/

   
   
   
   
   

2. https://habr.com/ru/company/palitrumlab/blog/262595/

   
   
   
   
   

3. https://compress.ru/article.aspx?id=23115

   
   
   
   
   

4. https://habr.com/ru/company/mailru/blog/417767/

   
   
   
   
   

5. https://habr.com/ru/company/mailru/blog/516214/

   
   
   
   
   

6. https://habr.com/ru/company/mailru/blog/516726/

   
   
   
   
   

7. https://habr.com/ru/company/mailru/blog/516730/