Введение
1 Социальные сети как объект мониторинга общественного мнения 11
1.1 Роль общественного мнения в управлении социально-экономическими системами 11
1.2 Интернет и социальные сети в России сегодня 16
1.3 Мониторинг социальных сетей как инструмент поддержки принятия управленческих решений 21
1.4 Проблемы и методы анализа информации, полученной в ходе мониторинга социальных медиа 27
1.5 Обзор методов анализа тональности текстовой информации на русском языке 31
1.6 Выводы по главе 40
2 Постановка и исследование задачи мониторинга социальных сетей с поддержкой автоматизированного интеллектуального анализа пользовательских сообщений 42
2.1 Анализ свойств объекта исследования 42
2.2 Определение отдельных параметров мониторинга социальной сети 48
2.3 Методика выявления агентов социальной сети, подверженных мониторингу 51
2.4 Построение обобщенного алгоритма мониторинга социальных сетей с поддержкой аспектного анализа тональности 58
2.5 Выводы по главе 64
3 Исследование моделей глубокого обучения, используемых в задачах обработки текстовнаестественном языке 66
3.1 Постановка задачи исследования 66
3.2 Модели векторного представления текстовой информации 67
3.3 Рекуррентные нейронные сети 73
3.4 Сети GRU и LSTM 77
3.5 Сверточные нейронные сети 80 3.6 Рекурсивные нейронные сети 84
3.7 Разработка модели глубокого обучения для аспектного анализа тональности 87
3.8 Выводы по главе 91
4 Проектирование программного комплекса мониторинга социальных сетей с поддержкой аспектного анализа тональности 93
4.1 Обзор функциональных требований 93
4.2 Разработка архитектуры программного комплекса 101
4.3 Выбор средств разработки 110
4.4 Построение моделей глубокого обучения на основе Theano 114
4.5 Выводы по главе 118
5 Экспериментальная проверка разработанных моделей, методов, алго ритмовипрограммного комплекса 120
5.1 Исследование моделей векторного представления текстовой информации на русском языке 120
5.2 Сравнение разработанных моделей глубокого обучения в задаче аспектного анализа тональности 124
5.3 Использование разработанного программного комплекса в задаче оценки мнений пользователей социальных сетей 134
5.4 Выводы по главе 142
Заключение 144
Список литературы 146
