Практическое задание №4. Автоматизированный контент-анализ с моделью текста


Для анализа были взяты 2 коротких рассказа Чехова: "Толстый и тонкий" и "Злой мальчик"
      1. "Толстый и тонкий":




2. "злой мальчик":




Вывод: На мой взгляд, модель текста хорошо отражает содержание. Мне понравилась схема в word cloud: если использовать длинные тексты по теме, она эффективно выделяет ключевые слова и основные идеи. Это действительно полезный инструмент, и, на мой взгляд, такая методика проще в применении.


Комментарии

Отправить комментарий

Популярные сообщения из этого блога

Изображение
 Для анализа я выбрала 5 разных рецензий на  фильм "волк с Уолл Стрит" 1) Эмоциональная составляющая в рассмотренных текстах очень мало отличается. Из 5 текстов, 3 в незначительном ключе характеризуются, как "радостные", в остальном же изменения совсем не явные. 2) Для анализа я использовала шкалы, которые показывают разные данные в разных текстах, такие показатели как: "плохой", "громкий", "величественный", "большой", "угловатый". Эти критерии позволяют отличать данные тексты. 3) В общем-то сложно выделить самый эмоциональный и неэмоциональный текст.  На мой взгляд, самый эмоциональный- первый. Самый неэмоциональный-третий, потому что некоторые критерии ниже остальных, в целом эмоциональность везде одинаковая. 4) Результаты анализа никак не связаны с моим личным мнением насчет этих текстов. Во многом для анализа используются странные критерии. Разумеется, в рецензиях есть как хорошие, так и негативные мысли и данная...
Далее...
Изображение
 Практическое задание №2. Структурный Sentiment анализ информации с моделями MDS, ACM и оценкой дисперсии.  1. Положительный текст о животных: 2. Текст с негативной окраской о взломах.  Выводы: Анализ текстов показал разницу в эмоциональном окрасе. Большей эмоциональной выразительностью оказался текст с негативным посылом. Текст с позитивным посылом насыщен хорошей информацией, однако обладает меньшим уровнем эмоциональности, в отличие от другого. Модель анализа смыслового содержания, а именно acm дала более точную идентификацию типа эмоций, модель feature statistics точнее определила степень выраженности эмоций.
Далее...
                                                             Практическое задание №5 Модель кадрового менеджмента  параметр Директор по контенту   Редактор новостей Менеджер по социальным медиа ему труднее других найти новую работу Директор по контенту, из-за высокого уровня ответственности, руководящего опыта и узкой специализации Редактор новостей, поскольку специализация узкая, особенно с учетом медийных трендов Менеджеру по соцсетям, особенно при падении популярности или изменениях трендов с большей вероятностью будет менять работу Минимально вероятно, так как у него развит управленческий опыт, хорошие связи и высокая профессиональная степень, стабильность Редактор, если он почувствует хроническую перегрузку. Менеджер, если его не устраивают...
Далее...