Как анализировать эмоциональный тон в английских текстах

Для анализа эмоционального тона в английских текстах используется методика, известная как анализ настроений (sentiment analysis). Она заключается в автоматическом выявлении и оценке эмоциональной окраски текста — позитивной, негативной или нейтральной, а иногда более тонко классифицируемой по различным эмоциям.

Основные подходы к анализу эмоционального тона

• Лексикон-ориентированные методы: используют словари с заранее определёнными эмоциональными значениями слов и фраз, чтобы оценить общий эмоциональный настрой текста.
• Машинное обучение и нейронные сети: модели обучаются на размеченных датасетах, где тексты уже помечены эмоциональным тоном. Эти модели могут учитывать контекст, структуру предложений и более сложные языковые особенности.
• Гибридные подходы: комбинируют лексикон и обучаемые модели для повышения точности и учёта нюансов.

Процесс анализа

1. Подготовка текста: очистка, токенизация, нормализация.
2. Извлечение признаков: определение значимых слов, фраз, эмодзи, ударения слов и т. д.
3. Применение алгоритмов или моделей для классификации текста по эмоциональным категориям.
4. Оценка и интерпретация результатов — например, определение доминирующей эмоции, тональности, степени выраженности тона.

Инструменты и технологии

• Натуральная обработка языка (NLP) и глубокое обучение.
• Популярные библиотеки: NLTK, TextBlob, VADER, Transformer-модели (BERT и его вариации).
• Специализированные сервисы и API для анализа тональности текста.

Эффективный анализ эмоционального тона помогает понять эмоции, намерения и мнение автора текста без прямого взаимодействия, полезен в маркетинге, социологии, психологии, мониторинге соцсетей и других областях. ^{1, 2, 3, 4}

Ссылки

• Enhancing Sentiment Analysis in Bengali Texts: A Hybrid Approach Using Lexicon-Based Algorithm and Pretrained Language Model Bangla-BERT

• Analyze the Emotional Tone in English text using Machine Learning

• Text-Based Emotion Recognition Using Deep Learning Approach

• Text-Based Emotion Recognition Using Deep Learning Approach

• Sentiment Analysis of Russian-Language Texts Using Neural Network Models

• Emotional Context of Newspaper Articles about Covid-19

• DEVELOPMENT OF A LINGUISTIC DATABASE FOR SENTIMENT ANALYSIS

• Translanguaging, Humor, and Identity in the Linguistic Landscape of a Philippine Fast-Food Chain

• Translating Similes: a Comparative Perspective on Romanian Versions of the Novel Alice’s Adventures in Wonderland, by Lewis Carrol

• Languages for different health information readers: multitrait-multimethod content analysis of Cochrane systematic reviews textual summary formats

• What Counts as Reading? PIRLS, EastEnders and The Man on the Flying Trapeze.

• Exploring virtual collaborative writing in the EFL classroom

• Emosaic: Visualizing Affective Content of Text at Varying Granularity

• Affect as a proxy for literary mood

• Conceptualization of time in internet-texts of different emotional tonality

• Readers vs. Writers vs. Texts: Coping with Different Perspectives of Text Understanding in Emotion Annotation

• The Language, Tone and Prosody of Emotions: Neural Substrates and Dynamics of Spoken-Word Emotion Perception

• Sentiment Analysis: Automatically Detecting Valence, Emotions, and Other Affectual States from Text