К основному контенту

Sentiment-анализ и кластерный анализ

 ЧАСТЬ ПЕРВАЯ

1 текст: любовники решают сбежать из холодной осенней Москвы в Сочи. Ревнивый муж отправляется на поиски своей супруги, и, уличив её в измене, кончает жизнь самоубийством.

2 текст: помещик из Тамбовской губернии уехал в Москву учиться рисовать. Там он встретил студентку консерватории Музу Граф и начал жить с ней. Завистовский тоже ухаживал за ней. Перед Рождеством рассказчик уехал, а вернувшись, не нашёл Музу и решил, что она ушла к Завистовскому. Схватив ружьё, он пришел к ним домой, но отказался стрелять в себя по предложению Музы и ушёл, не веря в её предательство.


АНАЛИЗ


1 текст


2 текст


Эмоциональный и цветовой спектр первого текста имеет в основном голубой оттенок и пару светло-зеленых пятен. Рассказ хоть и достаточно печальный, но основное повествование достаточно нейтральное, кроме концовки, — в этом приложение хорошо справилось. В светлые уголки спектра зашли фразы «пылали так великолепно», «я знал это побережье» и т. д. Не хочется говорить, что приложение подбирает рандомно слова, но по части позитивных реплик вроде бы справился неплохо. Эмоциональный и цветовой фон первого текста преимущественно голубой с редкими вкраплениями светло-зеленого. Рассказ, несмотря на печальный характер, в основном сохраняет нейтральный тон, за исключением концовки, с чем приложение справилось хорошо. В светлых оттенках спектра выделяются фразы, такие как «пылали так великолепно», «я знал это побережье» и другие. Хотя не хочется утверждать, что приложение выбирает слова случайным образом, оно вполне успешно справляется с задачей включения позитивных реплик.


После тщательного анализа текста выяснилось, что, хотя он кажется нейтральным, в нем присутствуют упоминания об изменах, побеге и выстреле в висок. Этот текст служит хорошим примером того, как приложение может эффективно распределить эмоциональные акценты.


По второму тексту у нас, очевидно, более позитивное-нейтральное повествование, ибо тут общий цветовой фон зеленый. Текст и вправду не повествует ни про плохое, ни про хорошее — тут про первую любовь, и всё достаточно хорошо с точки зрения анализа — концовка грустная, но всё начинается достаточно весело. Фактически приложение сделало два полушария с противоположными оттенками. Однако меня смущает распределение самих фраз в тот или иной спектр: очевидная реплика «Если хотите стрелять, то стреляйте не в него, а в меня» — не позитивная и даже не нейтральная. Она имеет вполне четкий «голубой», казалось бы, цвет — здесь всё странно и просто не соответствует приписанной действительности.

Так что в целом всё хорошо — текст наглядно соответствует цветовой схеме/спектру, однако не соответствует детально, «по-фразно».


Визуально легче воспринимать по рисункам, где четко видно куда все цвета изображаются, но по гистограмме удобнее определять цифры и точные данные.


ЧАСТЬ ВТОРАЯ



АНАЛИЗ


Тексты объединены темой «Моменты простого человеческого счастья». В них описаны повседневные сцены, такие как наслаждение чашкой кофе, радость от дождя или даже от обычного звонка.


Их группы были распределены по типу:


Первая группа создается на основе общего чувства умиротворения. Весь рассказ наполнен атмосферой спокойствия, доверия и безмятежности.

Вторая группа произведений построена на концепции «горьковатая сладость» или «светлая печаль», где основная эмоция и посыл тесно связаны с чем-то мрачным, но всё же сохраняющим светлую ноту.

Третья группа. Спектр настроения: ностальгия, теплое удивление, чудо. Настроение группы — это смесь радостного открытия и светлой ностальгии. Общая эмоция — озарение: внезапное понимание, что связь (с человеком, с прошлым, с чудом) не утеряна. 


Обе программы эффективно распределяют информацию, но не без недостатков. Во втором типе задания у меня возникли сложности с тем, как программа группирует данные и формирует смысловые связи, однако я смогла разобраться в этом.


Комментарии