СЕНТИМЕНТНЫЙ АНАЛИЗ НА УРОВНЕ АСПЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

1. Способ сентиментного анализа текстов на естественном языке, включающий:
выполнение с помощью вычислительной системы синтактико-семантического анализа по меньшей мере части текста на естественном языке для получения множества синтактико-семантических характеристик, представляющих часть текста на естественном языке;
идентификация в части текста на естественном языке по меньшей мере одного аспектного термина, представляющего аспект, связанный с целевой сущностью, и по меньшей мере одной синтактико-семантической характеристики, ассоциированной с указанным по меньшей мере одним аспектным термином;
вычисление с помощью одной или более характеристик текста, полученных при синтактико-семантическом анализе, значения функции классификатора для определения тональности, связанной с аспектным термином;
создание отчета, содержащего один или несколько иерархических списков аспектных терминов, включающих выявленные аспекты и тональности выявленных аспектов; и
определение, с использованием обучающей выборки данных и подтверждающей выборки данных, по меньшей мере одного параметра функции классификатора, в котором обучающая выборка данных включает обучающий текст на естественном языке, содержащий множество аспектных терминов.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что текст на естественном языке представляет собой множество отзывов потребителей о целевой сущности.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что целевая сущность представлена, по меньшей мере, потребительским продуктом или услугой.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что аспект представлен, по меньшей мере, характеристикой, или функцией, или компонентом целевой сущности.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что аспектный термин содержит одно или несколько слов.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что тональность, связанная с аспектом, принимает одно из следующих значений: негативная тональность, нейтральная тональность или положительная тональность.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что функция классификатора представлена одним из следующих вариантов: линейный классификатор, классификатор на основе дерева прямых потомков, классификатор на основе случайного леса, классификатор на основе условных случайных полей (CRF), классификатор на основе латентного размещения Дирихле (LDA), классификаторы на основе метода опорных векторов (SVM) или классификатор на основе нейронных сетей.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что область определения функции-классификатора содержит один из следующих вариантов: значение грамматического признака, характеризующего аспектный термин, значение синтаксического признака, характеризующего аспектный термин или значение семантического признака, характеризующего аспектный термин, где значение получается путем синтактико-семантического анализа.
9. Система сентиментного анализа текстов на естественном языке, содержащая: память; и
процессор, связанный с данной памятью, выполненный с возможностью:
выполнять синтактико-семантический анализ по меньшей мере части текста на естественном языке для получения множества синтактико-семантических структур, представляющих часть текста на естественном языке;
идентифицировать в части текста на естественном языке по меньшей мере один аспектный термин, относящийся к аспекту, связанному с целевой сущностью, и по меньшей мере одну синтактико-семантическую характеристику, ассоциированную с указанным по меньшей одним аспектным термином;
вычислять с помощью одной или более характеристик текста, полученных при синтактико-семантическом анализе, по меньшей мере одно значение функции классификатора для определения тональности, связанной с аспектным термином;
создавать отчет, содержащий один или несколько иерархических списков аспектных терминов, включающих выявленные аспекты и тональности выявленных аспектов; и
определять, с использованием обучающей выборки данных и подтверждающей выборки данных, по меньшей мере один параметр функции классификатора, где обучающая выборка данных включает обучающий текст на естественном языке, содержащий множество аспектных терминов.
10. Система по п. 9, отличающаяся тем, что аспект относится, по меньшей мере, к характеристике, или функции, или компоненту целевой сущности.
11. Система по п. 9, отличающаяся тем, что тональность, связанная с аспектным термином, может быть представлена одним из следующих значений: негативная тональность, нейтральная тональность или положительная тональность.
12. Система по п. 9, отличающаяся тем, что функция-классификатор представлена классификатором на основе метода опорных векторов (SVM).
13. Система по п. 9, отличающаяся тем, что процессор дополнительно имеет возможность:
определять с использованием обучающей выборки данных по меньшей мере один параметр функции классификатора, причем обучающая выборка данных включает обучающий текст на естественном языке, содержащий множество значений аспекта.
14. Постоянный машиночитаемый носитель данных, содержащий исполняемые команды, которые при выполнении вычислительной системой сентиментного анализа текстов на естественном языке побуждают вычислительную систему:
выполнять синтактико-семантический анализ по меньшей мере части текста на естественном языке для получения множества синтактико-семантических структур, представляющих часть текста на естественном языке;
идентифицировать в части текста на естественном языке по меньшей мере один аспектный термин, относящийся к аспекту, связанному с целевой сущностью, и по меньшей мере одну синтактико-семантическую характеристику, ассоциированную с указанным по меньшей мере одним аспектным термином;
вычислять с помощью одной или более характеристик текста, полученных при синтактико-семантическом анализе, значение функции классификатора для определения тональности, связанной с аспектным термином;
создавать отчет, содержащий один или несколько иерархических списков аспектных терминов, включающих выявленные аспекты и тональности выявленных аспектов; и
определять, с использованием обучающей выборки данных и подтверждающей выборки данных, по меньшей мере один параметр функции классификатора, где обучающая выборка данных включает обучающий текст на естественном языке, содержащий множество аспектных терминов.