Труды КНЦ. Технические науки. – 2026. - № 1

Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2026. Т. 17, № 1. С. 105-114. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2026. Vol. 17, No. 1. P. 105-114. l 2020 2021 2022 2023 2024 2025 ГОД ♦ o p in io n m in in g # s e n t i m e n t a n a ly s is Количество работ, опубликованных по теме opinion mining и sentiment analysis в период 2020-2025 гг. (по данным scholar.google.ru ) Number o f papers published on opinion mining and sentiment analysis in 2020-2025 (according to scholar.google.ru) Наиболее развитыми сферами применения являются бизнес и маркетинг, использующие анализ мнений для анализа потребительских отзывов, мониторинга репутации бренда и исследования рынка. Так, в работе [Oksyuta, Yudin, 2025] анализировали эмоциональный тон русскоязычных отзывов о женской одежде и аксессуарах, используя классические алгоритмы машинного обучения (логистическая регрессия с TF-IDF). В рамках общественной и государственной сферы, как правило, осуществляется мониторинг общественно-политических настроений в социальных медиа и оценка эффективности государственных программ. Например, прикладное исследование [Najar, Mesfar, 2017] посвящено анализу мнений в политических новостных статьях на арабском языке с использованием лингвистической платформы NooJ. Наконец, в сфере образования анализ мнений применяется для обработки обратной связи от студентов, автоматизированной оценки образовательных платформ и выявления образовательных тенденций. Например, в исследовании [Irfan et al., 2025] анализировали мнения студентов об онлайн-обучении с применением методов машинного обучения — метод опорных векторов (SVM) и случайный лес. Таким образом, цель данной обзорной статьи — исследовать различные классификации задач анализа мнений, а также ключевые методы и технологии их извлечения. Отдельное внимание будет уделено специфике задачи извлечения мнений в рамках социальных медиа. Основной вклад статьи заключается в систематизации различных задач анализа мнений и тональности, в их единообразном формальном описании, анализе особенностей их решения применительно к данным социальных медиа. Виды задач анализа мнений Постановки задач извлечения мнений (анализа тональности) весьма разнообразны и отличаются как рассматриваемыми объектами, так и используемыми модельными представлениями эмоциональных высказываний. Общей чертой описываемых далее задач является то, что так или иначе в тексте идентифицируются выражения эмоций, вне зависимости от того, анализируются ли носители этих эмоций, объекты эмоциональных оценок или иные компоненты используемых моделей. В данной работе будут рассмотрены следующие классификации задач анализа мнений: 1) в зависимости от уровня лексической единицы; 2) задачи, связанные с идентификацией и классификацией эмоциональных высказываний; 3) задачи, связанные с обработкой естественного языка (NLP). © Никонорова М. Л., Шишаев М. Г., Штангель В. А., 2026 1 0 7