Исследования в области автоматического извлечения мнений по-прежнему остаются актуальными. В статье представлено формальное описание термина мнение, постановки задач в зависимости от определяемых свойств мнения. Описаны проблемы решения задачи анализа тональности текста, подходы к ее решению и готовые программные реализации. Приведены имеющиеся корпусы текстов на башкирском языке, а также постановка задачи анализа тональности в текстах на башкирском языке. Рассмотрена методика ее решения, включающая алгоритм разметки текста, методы предобработки, выбора признаков классификации, методы классификации, приведены результаты эксперимента с целью выбора наиболее эффективного метода классификации для программной реализации с учетом метрик качеств. Полученные в работе результаты и разработанное программное решение на основе SVM со стохастическим градиентным спуском, продемонстрировавшим наиболее высокие показатели в критериях точности, полноты и F-меры, могут быть использованы для оценки тональности текстов новостных сайтов на башкирском языке.
The research works on automatic opinion extraction are still relevant. The article presents a formal description of the term opinion, setting tasks depending on the determined properties of opinion. The problems of solving the tasks of sentiment analysis, approaches to its solution and ready-made software implementations are described. Available corpora of texts in the Bashkir language are presented, and also task statement for sentiment analysis in the Bashkir language. Presented solution, which include an algorithm for tagging the texts, a preprocessing algorithm, a choice of classification features, and classification algorithms. Also, the results of computational experiment, which aimed to define the most effective classifier based on quality metric, are present. The results in this work and the developed software solution based on SVM with stochastic gradient descent, which demonstrated the highest indicators in the criteria of accuracy, completeness, and F-measure, can be used to sentiment analysis of news sites in the Bashkir language.