Анализ тональности текста: лексиконный подход vs. машинное обучение

Этот репозиторий содержит исследование и сравнение двух основных подходов к анализу тональности текста: лексиконных методов и методов машинного обучения.

Проект реализуется в рамках семинара по обработке естественного языка (NLP)

Описание проекта

Проект посвящен сравнению эффективности разных подходов к определению тональности текста:

1. Лексиконные методы:

   • Использование готовых словарных баз (SentiWordNet, VADER)
   • Оценка тональности на основе предопределенных списков слов с эмоциональной окраской
   • Простота реализации и интерпретации результатов

2. Методы машинного обучения:

   • Традиционные алгоритмы классификации (Naive Bayes, SVM, Random Forest)
   • Нейросетевые подходы (LSTM, трансформеры)
   • Требуют размеченных данных для обучения, но могут учитывать контекст

Структура репозитория

Установка и использование