Исследование метода анализа и обработки данных социальных сетей с целью определения тональности

A wide spread of social online services and the advancement of Big Data technologies poses a challenge to utilize data from social media in numerous circles. Nowadays, the «social listening» and substance examination advances pick up ubiquity in Data Science. The sentiment analysis of the text is one of the especially important tasks in the fi eld of natural language processing. It is used in diff erent spheres. This article discusses the main methods of identifying emotions in text data and analyzes the current achievements in the fi eld of computer analysis of emotions in text data. At the moment, there are many unresolved problems in the fi eld of automatic text analysis to determine the emotional coloring of the vocabulary in social media texts. Быстрое распространение общественных онлайн-сервисов и эволюция технологий «Больших данных» инициировали внимание к применению сведений из общественных сеток во всевозможных секторах экономики. На сегодняшний момент, известность технологии завоевывают, технологии как «прогноз социальных сетей» (social listening) и контент анализа. В особенности анализ тональности текста является одной из важных задач в области обработки естественного языка. Необходимо подчеркнуть, что данная технология применяется в разных областях. В предоставленной статье рассматриваются основные методы идентификации эмоций в текстовых данных. Исследованы и проанализированы существующие достижения в области компьютерного анализа эмоций в текстах. В результате исследования, на данный момент существует множество нерешенных проблем в области автоматического анализа для определения эмоциональной окраски текстов в социальных сетях.