В статье на основе анализа существующих подходов к задаче разметки последовательности предложена модель структурного предсказания с использованием рекуррентной нейронной сети долгой краткосрочной памяти (long short-term memory, LSTM), позволяющая извлекать мнения пользователей из текстов отзывов. Представлены конфигурация модели и набор правил изменения ее состояния, позволяющие использовать как признаки из обрабатываемого предложения, так и прошлые результаты собственных предсказаний. Для обучения и оценки качества работы модели создан размеченный набор текстов отзывов о мобильных телефонах из интернет-магазина Amazon. Описана процедура обучения модели извлечения мнений на наборе отзывов, предложены конкретные значения гиперпараметров модели. Проведено экспериментальное сравнение разработанной модели с моделью на основе условного случайного поля (conditional random field, CRF) с использованием LSTM. Для сравнения моделей использовался критерий F1, характеризующий соотношение полноты и точности извлечения мнений. Результаты экспериментального исследования модели показывают, что предложенная модель дает более высокие по сравнению с аналогом результаты: в случае строго совпадения F1 для аспектов выше на 4,51%, для оценочных высказываний – на 5,44%.
      В качестве практической апробации предложенной модели было проведено извлечение мнений о потребительских свойствах мобильных телефонов из текстов отзывов, отсутствующих в размеченной выборке. Кроме того, дополнительно были извлечены и представлены мнения из отзывов на другие категории товаров: телевизоры, средства для ухода за кожей, планшеты. Результаты апробации позволяют говорить о том, что модель показала хорошие результаты как для извлечения мнений о мобильных телефонах, так и о других категориях товаров. Полученные результаты могут быть полезны специалистам в области компьютерной лингвистики и машинного обучения, а также руководителям и менеджерам интернет-магазинов для определения потребительских предпочтений потенциальных пользователей, выдачи рекомендаций по приобретению товаров и предоставления развитых средств поиска по каталогу товаров.

Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства образования и науки РФ, проект № 8.8184.2017/8.9