scienceitНаука. Инновации. ТехнологииScience. Innovations. Technologies2308-4758North-Caucasus Federal Universityscienceit-351Research ArticleФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИPHYSICAL AND MATHEMATICAL SCIENCESПРЕДСТАВЛЕНИЕ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ АНАЛИЗА ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТА ПОСРЕДСТВОМ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ. РЕАЛИЗАЦИЯ ЧАСТНОГО СЛОВАРНОГО МЕТОДАPRESENTATION OF THE TEXT INFORMATION FOR THE ANALYSIS OF TEXT TONALITY BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. THE IMPLEMENTATION OF PRIVATE DICTONARY METHODЧервяковНиколай ИвановичChervyakovNikolay Ivanovichnoemail@neicon.ruЛифановаЕвгения ИгоревнаLifanovaEvgenia Igorevnalifa_nova@mail.ruСеверо-Кавказский федеральный университетРоссияNorth Caucasus Federal UniversityRussian Federation201606092022016370Copyright © Червяков Н.И., Лифанова Е.И., 20222022Червяков Н.И., Лифанова Е.И.Chervyakov N.I., Lifanova E.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://scienceit.elpub.ru/jour/article/view/351

Для обучения искусственной нейронной сети для анализа текста необходимо подать ей на вход данные, имеющие числовое выражение. В статье предложен метод выделения и получения числовых характеристик текста в рамках оценки тональности. Полученные характеристики формируют вектор, который может быть передан алгоритму машинного обучения, для проведения классификации текстов и определения тональности. Статья содержит готовый вербальный алгоритм для реализации посредством высокоуровневых языков программирования. Данный материал является подготовительным этапом при построении искусственной нейронной сети, на котором решается вопрос о представлении и нормализации данных.

To train the artificial neural network to analyze the text, you should submit input data in a numeric expression. This paper proposes a method for isolating and obtaining numerical characteristics of the text for tonality evaluation. The resulting characteristics in vector form can be transmitted to machine learning algorithm, for determining the classification of texts and tonality. This article contains a ready verbal algorithm for implementation on high-level programming languages. This material is a preparatory stage in the construction of an artiicial neural network, which addressed the issue of representation and normalization of data.

анализ тональностикомпьютерная лингвистикавес текстаоценочное словословарный методtonality analysiscomputational linguisticstext weightestimated word vocabulary methodReferencesКлековкина М.В., Котельников Е.В., Метод автоматической классификации текстов по тональности, основанный на словаре эмоциональной лексики // Труды 14-й Всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» - RCDL-2012, Переславль-Залесский, Россия, 15-18 октября 2012 гКлековкина М.В., Котельников Е.В., Метод автоматической классификации текстов по тональности, основанный на словаре эмоциональной лексики // Труды 14-й Всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» - RCDL-2012, Переславль-Залесский, Россия, 15-18 октября 2012 гКотельников Е. В., Клековкина М. В. Автоматический анализ тональности текстов на основе методов машинного обучения // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Вып. 11 (18). - М.: Изд-во РГГУ, 2012Котельников Е. В., Клековкина М. В. Автоматический анализ тональности текстов на основе методов машинного обучения // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Вып. 11 (18). - М.: Изд-во РГГУ, 2012Филиппова Е. Информационно-образовательный портал, посвященный вопросам анализа и обработки данных - 2014 // URL: http://datareview.info/article/analiz-tonalnosti-teksta-kontseptsiya-metodyi-oblasti-primeneniya/ (дата обращения: 15.01.2016).Филиппова Е. Информационно-образовательный портал, посвященный вопросам анализа и обработки данных - 2014 // URL: http://datareview.info/article/analiz-tonalnosti-teksta-kontseptsiya-metodyi-oblasti-primeneniya/ (дата обращения: 15.01.2016).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.