Компьютерный анализ эмоциональной компоненты научных публикаций на примерах в физике и экономике

Автор: Крылов В.С., Кудрявцев А.А., Абдурайимов Л.Н.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Прикладные онтологии проектирования

Статья в выпуске: 4 (38) т.10, 2020 года.

Бесплатный доступ

Представлены результаты применения системы автоматизированного извлечения и визуализации метаданных эмоциональности текстов научных публикаций в области инновационных исследований в физике и экономике. В физике рассматриваются работы по прямому преобразованию светового излучения в электрическую энергию на основе фотоплазмы - эффекта возникновения разности потенциалов в плазме щелочных металлов. В этой области практически завершён этап научно-исследовательских работ, и происходит переход к опытно-конструкторским работам с последующей оценкой экономической эффективности производства и эксплуатации фотопреобразователей на основе фотоплазмы. Такие метаданные необходимы для разработки и внедрения в практику систем интеллектуального анализа новостных текстовых данных, аналитических публикаций для повышения эффективности прогноза и оценки перспектив развития в разных сферах, например, в финансово-экономической деятельности для прогноза котировок на рынке ценных бумаг. В работе приведены примеры сентимент-анализа и его визуализация экономических научных текстов и текста из области исследований газоразрядной плазмы. Инструментальные методы эмоционального анализа текстов реализованы на языке R , который позволяет в короткий срок формировать необходимые пакеты программ анализа текстов не только профессиональным программистам, но и аналитикам.

Еще

Компьютерный анализ текстов, сентимент-анализ, эмоциональная компонента, физика плазмы, цифровая экономика, r-программирование, искусственный интеллект

Короткий адрес: https://readera.org/170178867

IDR: 170178867   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-4-449-462

Список литературы Компьютерный анализ эмоциональной компоненты научных публикаций на примерах в физике и экономике

  • Прохоров, А. Сентимент-анализ и продвижение в социальных медиа / А. Прохоров, А. Керимов // КомпьютерПресс. 07'2012. - https://compress.ru/article.aspx?id=23115#4.
  • Практическое руководство. Анализ тональности и интеллектуальный анализ мнений // Документация по API Анализа текста. 04.12.2020. https://docs.microsoft.com/ru-ru/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentiment-analysis?tabs=version-3-1.
  • Yuan, C. Introduction to the Kinetics of Glow Discharges (IOP Concise Physics) Kindle Edition / C. Yuan, A. Kudryavtsev, V. Demidov // Eurospan, 2019, - 168 p.
  • Silge, J. Text Mining with R. A Tidy Approach / J. Silge, D. Robinson. ISBN-13: 978-1491981658 -https://www.tidytextmining.com/index.html.
  • Ward, B. A Light Introduction to Text Analysis in R / B. Ward // Towards Data Science, May 3, 2019. -https://towardsdatascience.com/a-light-introduction-to-text-analysis-in-r-ea291a9865a8.
  • Mihalcea, R. TextRank: Bringing Order into Texts / Rada Mihalcea and Paul Tarau / University of North Texas. 8 p. - https://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/papers/mihalcea.emnlp04.pdf
  • Fridolin, W. CRAN Task View: Natural Language Processing / W. Fridolin. Oxford Brookes University, UK. 2020-12-09. - https://cran.r-project.org/web/views/NaturalLanguageProcessing.html.
  • Toth, M. Sentiment Analysis of Warren Buffett's Letters to Shareholders / M. Toth. 20 March 2017. http://michaeltoth.me/sentiment-analysis-of-warren-buffetts-letters-to-shareholders.html.
  • Шрёдер, Э. У. Баффет. Лучший инвестор мира: пер. с англ. / Э. Шредер. М.: Изд. «Манн, Иванов и Фер-бер», 2013. — 800 с. https://www.mann-ivanov-ferber.ru/assets/files/bookparts/warlife2/warlife_read.pdf.
  • Милкова, М.А. Извлечение ключевых терминов направления «Цифровая экономика»: графориентирован-ный подход / М.А. Милкова // Цифровая экономика. 4(4) 2018. - с.57-65. DOI: 10.34706/DE-2018-04-06. http://digital-economy.ru/images/easyblog_articles/524/DE-2018-04-06.pdf.
  • Андрианова, Е.Г. Роль методов интеллектуального анализа текста в автоматизации прогнозирования рынка ценных бумаг / Е. Г. Андрианова, О. А. Новикова // Cloud of Science, 2018. T.5. № 1, c. 196-206
  • Георгиева, К. Экономические прогнозы перевернулись «с ног на голову»: мировая экономика в этом году начнет резко сокращаться / К. Георгиева: Новости ООН, 9.04.2020. -https://news.un.org/ru/story/2020/04/1375882.
  • World Economic Situation and Prospects 2020. United Nations. New York, 2020. 236 p. https://www.un.org/development/desa/dpad/wp-content/uploads/sites/45/publication/WESP2020_FullReport_web.pdf.
  • Глазьев, С.Ю. Управление развитием экономики / С. Ю. Глазьев. Факультет государственного управления МГУ. 2019. - 759 с. - https://aurora.network/images/Учебник_файл.pdf.
  • Лесков, С. Академик Александр Дынкин: Нефть, бриллианты и мозги - главная ценность по всему миру. Известия, 13.03.2009. - http://www.ras.ru/digest/showdnews.aspx?id=f650b9ec-befd-4f49-be03-c07fbb1b87fd.
  • Крылов, В.С. Перспективы и тенденции развития солнечной энергетики в условиях кризиса / В.С. Крылов, A.А. Кудрявцев, Н.Б. Косых // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета, 2020, № 2(68), с.124-131.
  • Крылов, В.С. R: компьютерный анализ эмоциональности текстов статей исследований холодной плазмы / B.С. Крылов // Информационно-компьютерные технологии в экономике, образовании и социальной сфере. - Симферополь, 2019. № 2 (24) - с. 129-136.
  • Wickham, H. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data / H. Wickham, G. Grolemund. 1st Edition. ISBN-13: 978-1491910399 - https://r4ds.had.co.nz/.
  • Top 63 Software for Text Analysis, Text Mining, Text Analytics: https://www.predictiveanalyticstoday.com/top-software-for-text-analysis-text-mining-text-analytics/.
  • BNOSAC Open Analytical Helpers. https://www.bnosac.be/index.php/blog/84-starspace-for-nlp-nlproc.
  • Крылов, В.С. Homo economicus Адама Смита не холодный и не расчетливый интеллектуал // В.С. Крылов // Информационно-компьютерные технологии в экономике, образовании и социальной сфере: тез. док. IV Всеукраинской науч.-практ. конф. - Симферополь, КРП Крымучпедгиз, 2010. - С.50 - 51.
  • Gebeyaw, M. Parsing Text for Emotion Terms: Analysis & Visualization Using R / M. Gebeyaw // R bloggers. May 11, 2017. https://www.r-bloggers.com/2017/05/parsing-text-for-emotion-terms-analysis-visualization-using-r/.
  • Ландэ, Д.В. Подход к созданию терминологических онтологий / Д.В. Ландэ, А.А. Снарский // Онтология проектирования, 2(12), 2014, с. 83 -91.
  • Nassim, T. The black swan: the impact of the highly improbable / T. Nassim // Random House N.Y., 2007. 401 p.
  • Keynes, J.M. The General Theory of Employment, Interest, and Money / J. M. Keynes // Macmillan Cambridge University Press, for Royal Economic Society in 1936 https://www.marxists.org/reference/subject/economics/keynes/general-theory/.
Еще
Статья научная