Современные словари оценочной лексики для анализа мнений на русском и английском языках (аналитический обзор)-Reference-Cited by-同舟云学术

Современные словари оценочной лексики для анализа мнений на русском и английском языках (аналитический обзор)

Published:2020 Issue:12 Volume: Page:16-33
ISSN:0548-0027
Container-title:Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы
language:ru
Short-container-title:

Author:

Котельников Е.В.¹,Kotelnikov E.V.²,Разова Е.В.¹,Razova E.V.²,Котельникова А.В.¹,Kotelnikova A.V.²,Вычегжанин С.В.¹,Vychegzhanin S.V.²

Affiliation:

1. Вятский государственный университет, Киров

2. Vyatka State University, Kirov, Russia

Abstract

Рассматриваются способы создания словарей оценочной лексики на русском и английском языках с указанием их достоинств и недостатков. Анализируются 13 русскоязычных и 19 англоязычных словарей - приводятся их количественные характеристики и способы создания, вычисляются объединения и пересечения, определяется общая лексика, исследуется распределение по частям речи, указывается доля словосочетаний. Представлены современные области и методы применения словарей оценочной лексики.

Publisher

Russian Institute for Scientific and Technical Information - VINITI RAS

Reference78 articles.

1. Liu B. Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions. - Cambridge: Cambridge University Press, 2015.

2. Taboada M. Sentiment Analysis: An Overview from Linguistics // Annual Review of Linguistics. - 2016. - Vol. 2. - P. 325-347.

3. Yue L., Chen W., Li X., Zuo W., Yin M. A survey of sentiment analysis in social media // Knowledge and Information Systems. - 2018. - P. 1-47.

4. Poria S., Hazarika D., Majumder N., Mihalcea R. Beneath the Tip of the Iceberg: Current Challenges and New Directions in Sentiment Analysis Research // Computing Research Repository. - 2020. - arXiv: 2005.00357.

5. Hamilton W.L., Clark K., Leskovec J., Jurafsky D. Inducing domain-specific sentiment lexicons from unlabeled corpora // Proceedings of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. - 2016. - P. 595-605.

Cited by 4 articles. 订阅此论文施引文献订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献

1. A Method for Recognition of Sentiment and Emotions in Russian Speech Transcripts Using Machine Translation;Informatics and Automation;2024-06-26

2. The difference in positivity of the Russian and English lexicon: The big data approach;Russian Journal of Linguistics;2024-06-07

3. Large Sentiment Dictionary of Russian Words;Advances in Soft Computing;2023-11-09

4. Sentiment Analysis: Linguistic Potential of Preprocessing Regimentation;Virtual Communication and Social Networks;2023-06-02