Какие существуют методы и подходы к анализу тональности текста на естественном языке?

Некоторые методы и подходы к анализу тональности текста на естественном языке:

Подходы, основанные на правилах. 12 В основе — набор правил, написанных экспертом-лингвистом. 1 Например, для предложения «Я люблю кофе» можно применить правило: если сказуемое входит в положительный набор глаголов и в предложении нет отрицаний, то классифицировать тональность как «положительная». 2

Подходы, основанные на словарях. 12 Для анализа текста используют тональные словари — списки слов со значением тональности для каждого слова. 2 Чтобы проанализировать текст, каждому слову присваивают значение тональности из словаря, а затем вычисляют общую тональность всего текста. 24

Подходы, основанные на машинном обучении. 15 Машинное обучение — подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных к обобщению и обучению. 1 Суть подхода в том, что вначале на заранее размеченных данных обучают классификатор, который потом используют для классификации новых текстов. 5

Гибридный подход. 15 Позволяет использовать одновременно несколько подходов, например, машинное обучение может получать в качестве признаков не слова, а количество единиц, входящих в тональные лексиконы. 1

Метод, основанный на теоретико-графовых моделях. 4 В основе этого метода используется предположение о том, что не все слова в текстовом корпусе документа равнозначны. 4 Какие-то слова имеют больший вес и сильнее влияют на тональность текста. 4