СТРУКТУРНЫЙ SENTIMENT АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ С МОДЕЛЯМИ MDS, ACM И ОЦЕНКОЙ ДИСПЕРСИИ

Для данного анализа я выбрала текст о бесплатных нейронных сетях, которые могут генерировать графические изображения по тексту.

Из анализа по данной схеме мы видим, что текст негативный, нежели позитивный, но в нём есть также некоторые позитивные ключевые слова. Суть текста заключается больше в технической части, нежели в критике или похвале, поэтому анализировать эмоциональный окрас достаточно затруднительно.

Следующий метод оказался для меня не эффективным. Программа смогла поделить текст лишь на две несвязные между собой части, это абзатц про ИИ сбербанка, и всё остальное. Тем не менее программа видит абзатц про сбербанк более негативным, нежели все остальные (они более зелёные).

Вот эта схема показалась мне наиболее понятной и подробной. Программа распределила все абзатцы и наглядно показывает какого эмоционального окраса может быть текст. И уже сразу видны отличия от первого метода, потому что здесь больше зелёных абзатцев, чем синих, а первая схема показывала, что текст преимущественно негативный.

Данная схема также отражает только негативное содержание текста и совсем немного хорошего.

Используя все методы, я обозначила для себя наиболее удобную это предпоследнюю, она наиболее точно и подробно расписала что к чему относится. Плюс, она наиболее точно смогла распознать эмоциональную окраску текста.Однозначно могу отдать приоритет ей.