Сравнение методов машинного обучения для решения задачи анализа тональности

Сеть «Интернет» позволяет делиться своим мнением со всем миром, и эти данные используются для анализа от-
ношения общества к тому или иному субъекту. С течением времени эмоционально окрашенных текстов стано-
вится все больше. Современные технологии позволяют обрабатывать огромные массивы данных в кратчайшие
сроки, что по-настоящему важно при реализации анализа тональности, который является одним из актуальных
направлений автоматической обработки естественного языка. Нами был собран и размечен корпус текстов от-
зывов на медицинские услуги. Также были апробированы три способа решения задачи анализа тональности,
относящиеся к методам традиционного или глубокого машинного обучения. Проведен сравнительный анализ
полученных результатов. Размеченный нами корпус выложен в открытый доступ и может быть использован для
других исследований.