Рекурсивный алгоритм определения тональности предложений на русском языке

В статье рассматривается задача определения тональности русскоязычных предложений. Тональность понимается как отношение автора к теме предложения. В данном исследовании учитываются три варианта тональности — положительная, отрицательная и нейтральная, т. е. решается задача классификации с тремя классами.
В статье предлагается алгоритм определения тональности предложения на русском языке, основанный на семантических правилах. В основе алгоритма лежит предположение о том, что тональность фразы может быть определена на основе тональностей её составляющих с помощью рекурсивного применения семантических правил к составным частям фразы, представленным в виде синтаксического дерева. Набор семантических правил, используемых алгоритмом, был составлен в результате обсуждений с экспертами-филологами. Эксперименты показали, что предложенный рекурсивный алгоритм даёт несколько худший результат на корпусе отзывов на отели по сравнению с подходом, основанным на правилах, ранее адаптированным авторами для русского языка: взвешенная $F_1$-мера составила $0.75$ и $0.78$ соответственно. Для оценки качества работы алгоритма на сложных предложениях был создан корпус OpenSentimentCorpus, основанный на OpenCorpora — открытом корпусе предложений из новостных статей и публицистики. На корпусе OpenSentimentCorpus рекурсивный алгоритм работает лучше, чем адаптированный подход: $F_1$-мера составила $0.70$ и $0.63$ соответственно. Таким образом, предложенный в данной работе алгоритм имеет преимущество в случае более сложных предложений с более тонкими способами выражения тональности.