V ätoj knige predlagaetsq sistema raspoznawaniq ämocij, kotoraq raspoznaet ämocii w twitah. Jemocii igraüt wazhnuü rol' w nashej zhizni. Kak my widim, mnogie lüdi pol'zuütsq social'nymi setqmi, gde oni ispol'zuüt platformu dlq razlichnyh celej, nekotorye iz nih pishut twity w horoshem smysle, a nekotorye - w huliganskom. Jemocii i mneniq raznyh lüdej mogut byt' pereneseny na twity, chtoby proanalizirowat' obschestwennoe mnenie o nowostqh i social'nyh sobytiqh, proishodqschih w sowremennom obschestwe. S pomosch'ü algoritmow mashinnogo obucheniq my realizowali raspoznawanie ämocij, klassificiruq twity kak pozitiwnye i negatiwnye. Raspoznawaq polozhitel'nye i otricatel'nye twity, my mozhem opredelit' ämocii lüdej i umen'shit' kolichestwo fal'sificirowannyh wyskazywanij. Iznachal'no awtory razdelili nabor dannyh na obuchaüschij i testowyj, kotorye ispol'zuütsq dlq obucheniq modeli, i putem srawneniq obuchaüschih i testowyh dannyh model' raspoznaet ämocii w twitah. Ispol'zuq algoritmy SVM i naïve bayes, my klassificiruem text iz twittera na razlichnye ämocii i predskazywaem takie ämodzi, kak lübow', strah, gnew, grust', radost'. Na osnowe analiza proizwoditel'nosti my predskazali optimal'nyj rezul'tat po tochnosti i F1 score.