Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: г. Москва,
ул. Шаболовка, д. 28/11,
стр. 4, каб. 1205, 1203
Тел./факс: +7(495) 772-9590 * 28509, 26176
E-mail: bischool@hse.ru
Iss. 381. Singapore: Springer, 2024.
Чапышев И. О., Шайдуллин А. И.
Деньги и кредит. 2024.
Babkin E., Ulitin B., Zykov S. V.
In bk.: 27th International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Sytems (KES 2023). Iss. 225. Amsterdam: Elsevier, 2023. P. 932-940.
11 июля 2022 г в 17:00 Департамент бизнес-информатики проведет предварительную защиту кандидатской диссертации Сметанина Сергея Игоревича на тему:
«Анализ тональности текстов из социальных сетей на основе методов машинного обучения для мониторинга общественных настроений»
Научная специальность: 05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», направление: 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника» (компьютерные науки).
Научный руководитель: Комаров Михаил Михайлович, к.т.н., PhD, профессор департамента бизнес-информатики высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ
Рецензенты:
Попов Виктор Юрьевич, д.ф.-м.н., профессор департамента бизнес-информатики высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ,
Зеленков Юрий Александрович, д.т.н., профессор департамента бизнес-информатики высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ
Аннотация диссертации:
Социальные сети стали неотъемлемой частью современного мира, и с ростом объемов генерируемых пользователями данных растет необходимость их автоматической обработки. Одной из важнейших возникающих задач является мониторинг общественного настроения людей на основе данных из социальных сетей. Диссертация посвящена разработке моделей и методов для мониторинга общественного настроения на основе контента из социальных сетей с помощью анализа тональности. В первой части автор анализирует существующие работы по прикладному анализу тональности текстов на русском языке и проводит критический анализ выбранных исследований. Во второй части автор исследует точность подходов к автоматической классификации тональности текстов на русском языке с использованием методов машинного обучения. Автор выделяет языковые модели как наиболее перспективные в рамках задачи анализа тональности и проводит эксперимент по обучению. В третьей части автор предлагает модель и метод для оценки влияния ошибок классификации определенного алгоритма на рассчитываемый социальный индекс. Данная позволяет оценить то, как качество классификации выбранного алгоритма анализа тональности влияет на рассчитываемый индекс публичного настроения. В четвертой части автор предлагает модель и метод для построения индекса публичного настроения из данных социальных сетей и с учетом демографических характеристик пользователей. Приведена демонстрация работы модели и метода на данных социальной сети Одноклассники. Автор рассчитал индекс публичного настроения, который показал высокий уровень корреляции с Индексом Счастья ВЦИОМ, что подтверждает валидность модели и метода, а также практическую ценность работы.
С полным текстом диссертации и резюме можно ознакомиться в департаменте бизнес-информатики.
Предзащита пройдет в дистанционном формате (на платформе Zoom).