PRESENTATION OF THE TEXT INFORMATION FOR THE ANALYSIS OF TEXT TONALITY BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. THE IMPLEMENTATION OF PRIVATE DICTONARY METHOD
Abstract
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.
About the Authors
Nikolay Ivanovich Chervyakov
North Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
Evgenia Igorevna Lifanova
North Caucasus Federal University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Клековкина 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 г
2. Котельников 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, 2012
3. 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).
Review
For citations:
Chervyakov N.I., Lifanova E.I. PRESENTATION OF THE TEXT INFORMATION FOR THE ANALYSIS OF TEXT TONALITY BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. THE IMPLEMENTATION OF PRIVATE DICTONARY METHOD. Science. Innovations. Technologies. 2016;(1):63-70. (In Russ.)
Views:
32
Email this article 