Работа посвящена разработке программы анализа тональности текстов на основе следующих методов машинного обучения: наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов, нейронные сети. В главе 1 производится обзор подходов, применяемых в области анализа тональности, сложностей, встречающиеся при решении задач, и существующих исследований, анализирующих перечисленные подходы. В главе 2 рассматриваются суть задачи классификации, алгоритмы классификации, а также их математические модели. В главе 3 описывается программная реализация данных алгоритмов в применении к анализу пользовательских рецензий. Напоследок, в главе 4 приводится обзор собираемых метрик и производится анализ результатов.

The work is devoted to the development of a sentiment analysis program based on the following machine learning methods: naïve Bayes classifier, support vector machine and neural networks. Chapter 1 reviews the approaches used in the field of sentiment analysis, the difficulties encountered in solving its problems and existing studies that analyze the listed approaches. Chapter 2 discusses the essence of the classification problem, classification algorithms and their mathematical models. Chapter 3 describes the software implementation of these algorithms applied to the analysis of user reviews. Finally, Chapter 4 provides an overview of the metrics collected and contains analysis of the results.