Какие существуют методы анализа текстовых комментариев в интернете?

Некоторые методы анализа текстовых комментариев в интернете:

• Text Mining. gimal-ai.ru Автоматизированная обработка и анализ текстовых данных для выявления скрытых закономерностей, информации и знаний. gimal-ai.ru
• Векторизация и представление текстов. gimal-ai.ru Чтобы компьютер мог анализировать текст, его нужно «перевести» в цифры. gimal-ai.ru Для этого используют методы Bag of Words (выделение слов и подсчёт их частоты) и TF-IDF (выделение важных слов для каждого документа относительно всей коллекции). gimal-ai.ru Также применяют эмбеддинги — специальные векторные представления слов, учитывающие контекст и значение. gimal-ai.ru
• Анализ тональности. gimal-ai.ru rating-gamedev.ru Оценивает эмоциональный окрас сообщений — позитив, негатив или нейтраль. gimal-ai.ru
• Поиск ассоциаций, закономерностей, кластеров. gimal-ai.ru Например, выделение кластеров по темам, нахождение часто встречающихся комбинаций хештегов, выявление скрытых групп пользователей по интересам. gimal-ai.ru
• Визуализация и интерпретация результатов. gimal-ai.ru Вордклауды (облака слов) показывают самые частые слова или темы. gimal-ai.ru Графики и диаграммы помогают увидеть, как часто бренды, продукты или персоналии встречаются вместе. gimal-ai.ru
• Контент-анализ. science-education.ru Комплекс процедур анализа текстовых данных, направленный на выявление смысловой структуры текста и измерение частоты повторения и степени выраженности основных элементов и компонентов этой структуры. science-education.ru