Аннотация на русском языке: Одним из важных аспектов при переводе является передача эмоционального состояния автора текста, его отношения к происходящему в тексте. Возможно ли научить систему машинного перевода адекватно оценивать тональность текста? В данной статье рассматривается одна из задач автоматической обработки естественного языка, а именно анализ эмоциональной окраски текста (определение полярности и субъективности текста). В данной статье описывается, как система может оценивать тональность текста, извлекая из него определенные особенности. Также автор дает общий обзор и краткую характеристику таким программам по анализу тональности как Sentiment Analysis with Python NLTK Text Classification и SentiStrength.

The summary in English: One of the important aspects in the translation is the transfer of the emotional state of the author of a text, and his relation to what is happening in this text. Is it possible to teach the machine translation system to adequately analyze the sentiment of text? This article deals with one of the tasks of automatic natural language processing, namely the sentiment analysis of text (estimation of polarity and subjectivity of text). This article describes how a system can analyze the sentiment of text, extracting certain features from it. The author also gives an overview and a brief description of such sentiment analysis programs as Sentiment Analysis with Python NLTK Text Classification and SentiStrength.

Ключевые слова: автоматическая обработка естественного языка, анализ тональности текста, Sentiment Analysis with Python NLTK Text Classification, SentiStrength
Key words: automatic natural language processing, sentiment analysis of text, Sentiment Analysis with Python NLTK Text Classification, SentiStrength