домашняя работа

Я выбрала для анализа статьи на тему косметики и красоты  Выбранные мной тексты разделились на 3  группы: первая  группа рассказывает о конкретных советах по макияжу и уходу за собой ( как наносить косметику, каким образом правильно делать массаж лица и т.д.) . В третьей группе тексты, которые содержат советы какие конкретно продукты лучшие для покупки. В отдельную группу попал четвертый текст, я думаю т.к. он единственный рассказывает про кожу и ее особенности. Да, число групп меняется при изменении уровня кластеризации. Если перемещать вертикальный пунктир слева направо - количество групп увеличивается. При перемещении разделителя в левую сторону количество групп уменьшается. 

  Для анализа я выбрала  рецензии на два разных аниме  Результаты по первому тексту: Результаты по второму тексту: Word cloud гораздо лучше справляется с задачей чем topic modelling. Word cloud выявляет ключевые слова текста, topic modelling концентрируется больше на предлогах, что не является  репрезентативным результатом. 

Для задания я выбрала косметические бренды   1.  Clarins Больше всего присутствует нейтральное и положительное упоминание бренда.  Чаще встречается на фото или в видео, а поиск в интернете связан со скидками на бренд в Иль дэ ботэ, так как бренд там представлен. 2. LOreal Упоминание о бренде чаще всего нейтральное и позитивное. Публикации с упоминанием этого бренда чаще всего в формате фото, видео и ссылок. Судя по ключевым словам, пользователей больше всего интересуют скидки до конца марта на различных торговых площадках, где представлен бренд. 3. Dove Упоминание бренда чаще всего нейтральное и положительное. Публикации про бренд представлены в формате фото и видео. По ключевым словам лидирует запрос про косметичку из нейлона  для  косметики бренда. Вывод: анализируемые мной бренды больше имеют положительную окраску нежели отрицательную.

задание 2 Я выбрала для анализа две  разных рецензии  на сериал  "Во все тяжкие". Одна рецензия отрицательная, а другая положительная. Результаты анализа эмоциональности первого текста: Результаты анализа эмоциональности второго текста: Исходя из представленных графиков, можно сделать вывод, что первый текст в целом имеет негативный оттенок. Большинство используемых слов относится к негативной категории, в то время как лишь несколько абстрактных терминов и символов (таких как "?", "далее") попадают в позитивный спектр. Можно с уверенностью утверждать, что второй текст демонстрирует более положительный настрой. В нем содержится значительно больше слов, относящихся к позитивной категории,  большинство из них расположено в нейтральной зоне.  Наиболее точную оценку даёт модель MDS.

Задание №1 Для анализа я выбрала тексты песен "ЛСП" из альбома  Tragic City текст 1 (ЛСП - Ползать) текст 2 (ЛСП - Тело) текст 3 (ЛСП - Плевок в вечность) текст 4 (ЛСП - Отброс) текст 5 (ЛСП - Лабиринт отражений) Эмоциональная составляющая в рассмотренных текстах особо не отличается, они все грозные Для оценки я использовала шкалы: плохой, страшный, грубый, сильный. Я считаю их более удачными, потому что они присутствуют во всех, выбранных мною, текстах.  Самый не эмоциональный текст - текст 1, самый эмоциональный - текст 3 , процент эмоциональный составляющих в тексте 3 намного больше, чем в тексте 1. Текст 1 производит впечатление медленного - это единственная характеристика, которую выделила программа.  Программный результат в большем количестве отражает мое мнение по поводу текстов. он выделил основные характеристики, которые отражали текста.