{"id":261954,"date":"2015-07-21T13:40:02","date_gmt":"2015-07-21T09:40:02","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=261954"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=261954","title":{"rendered":"\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (Sentiment Analysis)"},"content":{"rendered":"<p>             \u0417\u0430 \u043d\u0435\u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043c\u043e\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0432\u0435\u0449\u044c \u2013 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f. \u041e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u043b \u044f \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043b\u0435\u043d\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>  \u0420\u0435\u0447\u044c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (NLP). \u041e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043c\u043e\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u043a\u0440\u0430\u0441\u043a\u0438 (\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439, \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439, \u043d\u0435\u0439\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439) \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (sentiment analysis). \u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 (\u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438) \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c, \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043f\u0443\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430. \u0422\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u044d\u043c\u043e\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u043e\u0433\u0430\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u2014 \u0441\u043b\u0435\u043d\u0433, \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0441\u0430\u0440\u043a\u0430\u0437\u043c, \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0432\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432 \u0437\u0430\u0431\u043b\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043d\u043e \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432. <\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/www.dataweave.in\/img\/xmen_sentiment.png\"\/><\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u0445\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/149605\/\">1<\/a>, <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/247299\/\">2<\/a>, <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/146903\/\">3<\/a>. \u0414\u0430 \u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u044d\u0442\u0430 \u0442\u0435\u043c\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043c\u0438\u0440\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f [1, 2, 3, 4].<\/p>\n<p>  \u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043e\u0431\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043d\u043e\u0432\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 NLP, \u043a\u043e\u0438\u043c \u044f \u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0441\u044c. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/word2vec-nlp-tutorial\">\u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>. \u0412\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/wendykan\/DeepLearningMovies\/blob\/master\/\">\u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<p>  \u0418\u0442\u0430\u043a, \u0432 \u0447\u0435\u043c \u0436\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c? <br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u0430, \u0440\u0435\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f, \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438):<\/p>\n<p>  <b>\u201cThis film made me upset. It\u2019s just taking your free time and throwing it in a trash (((\u201d<\/b><\/p>\n<p>  \u0418\u043b\u0438 \u0436\u0435:<\/p>\n<p>  <b>\u201cThe best movie I\u2019ve ever seen!!! Musical composition, actors, scenario, etc. all this stuff are just amazing!!!\u201d<\/b><\/p>\n<p>  \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439, \u0430 \u0432\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439. \u041f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439, \u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u2014 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435 \u00ab\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f\u00bb, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0445. \u041f\u043e\u0434 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u044f \u0438\u043c\u0435\u044e \u0432\u0432\u0438\u0434\u0443 \u043d\u0435\u0447\u0442\u043e \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/upload.wikimedia.org\/math\/5\/6\/f\/56fc4a24b7084ff8f218aaeb5bfe1c4e.png\"\/><\/p>\n<p>  \u0413\u0434\u0435, \u0431\u0435\u0442\u0430-\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448\u0438 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u0447\u0435\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 1 (\u0441\u043c. \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u2014 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/\u0421\u0438\u0433\u043c\u043e\u0438\u0434\u0430\">\u0441\u0438\u0433\u043c\u043e\u0438\u0434\u0430<\/a>), \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0447\u0435\u043c \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u043a 0, \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043d\u0435\u0441\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 <a href=\"http:\/\/www.kaggle.com\">www.kaggle.com<\/a>, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 50000 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u0430 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 IMDB, \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u043e\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u043e\u0439, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433 IMDB &lt; 5 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 0, \u0430 \u0440\u0435\u0439\u0442\u0438\u043d\u0433\u0443 &gt; = 7 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 1.<\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439:  <\/p>\n<ul>\n<li>ID \u2014 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430;<\/li>\n<li>Sentiment \u2014 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430; 1 \u0438\u043b\u0438 0;<\/li>\n<li>Review \u2014 \u0422\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<h3>\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c<\/h3>\n<p>  \u0418\u0442\u0430\u043a, \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043c \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u0412\u0435\u0441\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 python (v. 2.7). \u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u043e \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u043b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438:<\/p>\n<h3>\u0428\u0430\u0433 1. \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430<\/h3>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0434\u0438\u0439 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 html \u0442\u044d\u0433\u0438, \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b. \u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 python \u2014 \u00abBeautiful Soup\u00bb. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0438 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0442\u044d\u0433\u0438 , . \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u00ab\u0441\u0442\u043e\u043f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u00bb \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043a\u0430\u043a \u00abthe, at, about\u2026\u00bb). \u0421\u0442\u043e\u043f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0443\u0434\u0430\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 Python Natural Language Toolkit (NLTK). \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:<\/p>\n<p>  [biography, part, feature, film, remember, going, see, cinema, originally] \u2013 \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438 \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0449\u0440\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 (stemming), \u0442.\u0434. \u041d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0441\u044f \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c.<\/p>\n<h3>\u0428\u0430\u0433 2. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<h5>\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 1<\/h5>\n<p>  \u0414\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0443, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430\u043c \u043b\u0435\u0433\u0447\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438, \u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u0437 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0442.\u0435. \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u0445 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c, \u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438 (\u0414\u0430\u043b\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0417\u0430\u043b\u0438\u0437\u043d\u044f\u043a\u0430), \u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u043c \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0442\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0441\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434-\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432:  <\/p>\n<ol>\n<li>[biography, part, feature]<\/li>\n<li>[film, remember, going]<\/li>\n<li>[see, cinema, originally]<\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u041e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0438\u0437 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044c (\u043d\u0430\u0437\u043e\u0432\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u0431\u0430\u0437\u0438\u0441 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440):<\/p>\n<p>  [biography, cinema, feature, film, going, originally, part, remember, see]<\/p>\n<p>  \u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435:  <\/p>\n<ol>\n<li>[1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0]<\/li>\n<li>[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]<\/li>\n<li>[0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]<\/li>\n<\/ol>\n<p>  \u041f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u0430\u0432 \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u043e\u0432 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a (\u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b 5000 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430). \u042d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u00ab\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u00bb \u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u00abfeatures vector\u00bb. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u0430, \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0415\u0432\u043a\u043b\u0438\u0434\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u0438 \u0442.\u0434. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u00ab\u043c\u0435\u0448\u043e\u043a \u0441\u043b\u043e\u0432\u00bb \u0438\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u201cBag-Of-Words\u201d.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  # \u0432 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0435 sklearn \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u201cBag-Of-Words\u201d vectorizer = CountVectorizer(analyzer = &quot;word&quot;,   \\                              tokenizer = None,    \\                              preprocessor = None, \\                              stop_words = None,   \\                              max_features = 5000)    train_data_features = vectorizer.fit_transform(clean_train_reviews)  train_data_features = train_data_features.toarray() <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h5>\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 2<\/h5>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0438 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043d\u043e \u043e\u043d \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u044b \u0442\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0432\u0430\u0436\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u00ab\u0443\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445\u00bb \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u044b \u0441 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u00ab\u0447\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439\u00bb \u0441\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u043c \u00ab\u0442\u0435\u043c\u043d\u044b\u0439\u00bb, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0441\u0445\u043e\u0436. \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u2013 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430. \u0412 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0443 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0441\u0438\u043d\u043e\u043d\u0438\u043c\u044b, \u0433\u0438\u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u044b, \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043e\u043d\u0438\u043c\u044b, \u0438 \u0442.\u0434.<\/p>\n<p>  \u0412 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0432 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0435 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0435\u0433\u043e \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b. \u0412 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043d\u0435\u0447\u0442\u043e \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u00ab\u043c\u0435\u0448\u043a\u0430 \u0441\u043b\u043e\u0432\u00bb, \u043d\u043e \u0441 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u043e\u043c. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f Word2Vec \u043e\u0442 Google. \u0415\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 gensim, \u0441\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 Word2Vec.<\/p>\n<p>  \u0421\u0443\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Word2Vec \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u2013 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e 10000 \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u043e\u0432), \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b (\u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 men, \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u044f \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044f \u0432 \u0443\u0431\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 (\u0437\u0430 \u043c\u0435\u0440\u0443 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b \u043a\u043e\u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435):<\/p>\n<p>  <b>\u0421\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043a \u0441\u043b\u043e\u0432\u0443 \u2018man\u2019<\/b><\/p>\n<table border=\"1\">\n<tr>\n<td>Words<\/td>\n<td>Measures<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>woman<\/td>\n<td>0,6056<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>guy<\/td>\n<td>0,4935<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>boy<\/td>\n<td>0,4893<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>men<\/td>\n<td>0,4632<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>person<\/td>\n<td>0,4574<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>lady<\/td>\n<td>0,4487<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>himself<\/td>\n<td>0,4288<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>girl<\/td>\n<td>0,4166<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>his<\/td>\n<td>0,3853<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>he<\/td>\n<td>0,3829<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>  \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Word2Vec \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/code.google.com\/p\/word2vec\/\">\u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f. \u0414\u0430, \u0442\u0443\u0442 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0437\u0430\u0443\u043c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u2014 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f. \u041d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0432 \u0432\u0438\u043a\u0438 (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Cluster_analysis\">sigmoid<\/a>) \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442. \u041d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u0441\u0443\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u041a-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445): \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 N, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442 \u0438\u0445 \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u044b \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0435\u043c\u0443 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430, \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u0437\u044f\u043b \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 5, \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u043f\u043e 5 \u0441\u043b\u043e\u0432. \u0412 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0432\u044b\u0448\u043b\u043e ~3000 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0435 \u201cBag-Of-Words\u201d, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u201cBag-Of-Clusters\u201d. \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0441 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0443, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/word2vec-nlp-tutorial\/details\/part-2-word-vectors\">\u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<h3>\u0428\u0430\u0433 3. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432<\/h3>\n<p>  \u0418\u0442\u0430\u043a, \u043d\u0430 \u0431\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u044d\u0442\u0430\u043f\u0435 \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u043b\u0438 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0438\u0448\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439 Random Forest \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435. \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0443\u0436\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d \u0432 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0435 scikit-learn, \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432. \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0431\u0435\u0440\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0431\u044f, \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0435, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u0435\u0432 - 100 forest = RandomForestClassifier(n_estimators = 100)  forest = forest.fit( train_data_features, train[&quot;sentiment&quot;] ) <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h3>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h3>\n<p>  \u0412\u043a\u0440\u0430\u0442\u0446\u0435, \u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b:  <\/p>\n<table border=\"1\">\n<tr>\n<td>Method<\/td>\n<td>precision<\/td>\n<td>recall<\/td>\n<td>F-measure<\/td>\n<td>accuracy<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>bag-of-words<\/td>\n<td>85.2%<\/td>\n<td>83.7%<\/td>\n<td>84.4%<\/td>\n<td>84.5%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Word2Vec<\/td>\n<td>90.3%<\/td>\n<td>87.2%<\/td>\n<td>88.7%<\/td>\n<td>89.8%<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>  \u0423\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f \u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a Word2Vec \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b\u043e \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f 2 \u0447\u0430\u0441\u0430 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0440\u043e\u043c \u043d\u043e\u0443\u0442\u0435, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442, \u0447\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0431\u0440\u044b\u0439 Bag-Of-Words.<\/p>\n<h3>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b:<\/h3>\n<p>  [1] I. Chetviorkin, P. Braslavskiy, N. Loukachevich, \u201cSentiment Analysis Track at ROMIP 2011,\u201d In Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the International Conference \u201cDialog 2012\u201d, Bekasovo, 2012, pp. 1\u201314.<br \/>  [2] A.A. Pak, S.S. Narynov, A.S. Zharmagambetov, S.N. Sagyndykova, Z.E. Kenzhebayeva, I. Turemuratovich, \u201cThe method of synonyms extraction from unannotated corpus,\u201d In proc. of DINWC2015, Moscow, 2015, pp. 1-5<br \/>  [3] T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, J. Dean, \u201cEfficient Estimation of Word Representations in Vector Space,\u201d In Proc. of Workshop at ICLR, 2013.<br \/>  [4] P. Bo and L. Lee, \u201cA Sentimental Education: Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts,\u201d In Proceedings of the ACL, 2004<br \/>  [5] T. Joachims, \u201cText categorization with support vector machines: Learning with many relevant features,\u201d In European Conference on Machine Learning (ECML), Springer Berlin\/Heidelberg, 1998, pp. 137-142<br \/>  [6] P.D. Turney, \u201cThumbs up or thumbs down? Semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews,\u201d Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL&#8217;02), Philadelphia, Pennsylvania, 2002, pp. 417-424.<br \/>  [7] A. Go, R. Bhayani, L. Huang, \u201cTwitter Sentiment Classification Using Distant Supervision,\u201d Technical report, Stanford. 2009.<br \/>  [8] J. Furnkranz, T. Mitchell, and E. Riloff, \u00abA Case Study in Using Linguistic Phrases for Text Categorization on the WWW,\u00bb In AAAI\/ICML Workshop on Learning for Text Categorization, 1998, pp. 5-12.<br \/>  [9] M.F. Caropreso, S. Matwin, F. Sebastiani, \u201cA learner-independent evaluation of the usefulness of statistical phrases for automated text categorization,\u201d Text databases and document management: Theory and practice, 2001, pp. 78-102.             <\/p>\n<div class=\"clear\"><\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/263171\/\"> http:\/\/habrahabr.ru\/post\/263171\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>             \u0417\u0430 \u043d\u0435\u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043c\u043e\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0432\u0435\u0449\u044c \u2013 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f. \u041e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u043b \u044f \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043b\u0435\u043d\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<p>  \u0420\u0435\u0447\u044c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (NLP). \u041e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043c\u043e\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u043a\u0440\u0430\u0441\u043a\u0438 (\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439, \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439, \u043d\u0435\u0439\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439) \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (sentiment analysis). \u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 (\u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438) \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c, \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043f\u0443\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430. \u0422\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u044d\u043c\u043e\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u043e\u0433\u0430\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u2014 \u0441\u043b\u0435\u043d\u0433, \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0441\u0430\u0440\u043a\u0430\u0437\u043c, \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0432\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432 \u0437\u0430\u0431\u043b\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043d\u043e \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432. <\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/www.dataweave.in\/img\/xmen_sentiment.png\"\/><\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u0445\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/149605\/\">1<\/a>, <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/247299\/\">2<\/a>, <a href=\"http:\/\/habrahabr.ru\/post\/146903\/\">3<\/a>. \u0414\u0430 \u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435, \u044d\u0442\u0430 \u0442\u0435\u043c\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u043c\u0438\u0440\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f [1, 2, 3, 4].<\/p>\n<p>  \u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043e\u0431\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043d\u043e\u0432\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 NLP, \u043a\u043e\u0438\u043c \u044f \u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0441\u044c. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/c\/word2vec-nlp-tutorial\">\u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>. \u0412\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/wendykan\/DeepLearningMovies\/blob\/master\/\">\u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<p>  \u0418\u0442\u0430\u043a, \u0432 \u0447\u0435\u043c \u0436\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c?   <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-261954","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/261954","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=261954"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/261954\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=261954"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=261954"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=261954"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}