LEXICON-BASED VA MACHINE LEARNING-BASED MODELLARI ASOSIDA SENTIMENT TAHLILNI AMALGA OSHIRISH

Аннотация

Ushbu maqolada sentiment tahlili bo‘yicha mavjud yondashuvlar, xususan, leksikonga asoslangan va mashinani o‘rganishga asoslangan metodlar tahlil qilinadi hamda ularning samaradorligi o‘rganiladi. Sentiment tahlili tabiiy tilni qayta ishlashning muhim yo‘nalishlaridan biri bo‘lib, u matnlarning hissiy kayfiyatini (ijobiy, salbiy yoki neytral) aniqlash uchun qo‘llaniladi. Maqolada leksikona asoslangan yondashuv so‘zlarning oldindan belgilangan lug‘atlar va sentiment resurslari (masalan, WordNet) asosida baholanishini tushuntiradi. Ushbu metodda so‘zlarning hissiy qiymati oldindan belgilanib, ulardan foydalanib matnning umumiy sentimenti aniqlanadi. Shuningdek, tadqiqotda mashinani o‘rganishga asoslangan yondashuv keng yoritilib, unda model katta hajmdagi annotatsiyalangan matnlar asosida o‘qitilishi va sentimentni avtomatik ravishda aniqlashi tushuntiriladi. Ushbu usulda NV va SVM kabi algoritmlar qo‘llanilib, sentimentni bashorat qilish uchun matn xususiyatlari o‘rganiladi. Maqolada har ikki yondashuvning natijalari taqqoslanib, ularning kuchli va zaif tomonlari muhokama qilinadi. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, agar matnni sentiment tahlil qilish uchun yetarli hajmda ma’lumot mavjud bo‘lsa, mashina o‘rganishga asoslangan yondashuv aniqroq natijalar bera oladi. Biroq, leksikonga asoslangan yondashuv ko‘p resurs talab qilmaydi va turli tillarga oson moslashtirilishi mumkin. Shu sababli, maqolada ushbu ikkala yondashuvni birlashtirgan kombinatsiyalangan yondashuv taklif qilinib, uning sentiment tahlilidagi samaradorligi ko‘rsatilgan.