Какие методы используются для анализа настроений в текстовых данных?

Некоторые методы, которые используются для анализа настроений в текстовых данных:

• Системы, основанные на правилах. www.ultralytics.com Для классификации текста такие системы используют набор правил и лексикон (списки слов, связанных с позитивными или негативными настроениями), составленные вручную. www.ultralytics.com
• Автоматические системы. www.ultralytics.com Основаны на методах машинного обучения. www.ultralytics.com Алгоритмы обучаются на большом наборе текстовых примеров, которые предварительно маркируются с учётом их настроения. www.ultralytics.com
• Нейронные сети. habr.com Используют искусственные нейронные сети, вдохновлённые структурой человеческого мозга, для классификации текста как позитивного, негативного или нейтрального. habr.com
• Гибридные системы. www.ultralytics.com Сочетают в себе как основанные на правилах, так и автоматические подходы, чтобы использовать сильные стороны каждого из них. www.ultralytics.com
• Методы визуализации. datacalculus.com Используются для представления результатов анализа настроений в ясной и информативной форме. datacalculus.com К таким методам относятся, например, столбчатые диаграммы, облака слов и тепловые карты. datacalculus.com

Выбор подходящего метода зависит от конкретных данных и целей анализа. datacalculus.com