Розглянуто поняття і структуру оцінного висловлювання і запропоновано модель оцінного висловлювання як частини допису учасника форуму та схему виявлення й аналізу оцінних суджень у соціальних мережах WWW.
1. Арутюнова, Н.Д. Типы языковых значений : Оценка. Событие. Факт [Текст] / Н.Д. Арутюнова. – М. : Наука, 1988. – 336 с. 2. Вольф, Е.М. Функциональная семантика оценки [Текст] / Е.М. Вольф. – М. : Наука, 1985. – 232 с. 3. Гуйванюк, Н.В. Формально-семантичні співвідношення в системі синтаксичних одиниць [Текст] / Н.В. Гуйванюк. – Чернівці : Рута, 1999. – 336 с. 4. Ивин А.А. Основание логики оценок [Текст] / А.А. Ивин. – М. : Изд-во Моск. ун-та, 1970. – 230 с. 5. Космеда Т. Категорія оцінки в українському мовознавстві [Текст] / Т. Космеда // Українська філологія: школи, постаті, проблеми: Зб. наук. пр. – Л., 1999. – Ч. 2. – с. 138–146. 6. Матеріали веб-форму “Форум Рідного Міста” [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://misto.ridne.net/index.php. 7. Реализация и области применения системы ВААЛ-2000 [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.vaal.ru/proekt/vaal2000.php. 8. Carenini, G. Interactive Multimedia Summaries of Evaluative Text [Електронний ресурс] / G. Carenini, R.Ng, A. Pauls // Proceedings of the 11th international conference on Intelligent user interfaces. – New York, NY, USA: ACM, 2006. – Р. 124 – 131. – Режим доступу : http://www.eecs.berkeley.edu/~adpauls/PAPERS/iui06.pdf. 9. Hu M. Mining and summarizing customer reviews [Електронний ресурс] / M. Hu, B. Liu // Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. – New York, NY, USA : ACM, 2004. – pp. 168 – 177. – Режим доступу: http://www.cs.uic.edu/~liub/publications/kdd04- revSummary.pdf. 10. Kim, S. Determining the Sentiment of Opinions [Електронний ресурс] / S. Kim, E. Hovy // Proceedings of the COLING conference. – Geneva, Switzerland, 2004. – pp. 1367-1373. – Режим доступу: http://www.isi.edu/natural-language/people/hovy/papers/04Coling-opinionv.... 11. Kobayashi, N. Extracting Aspect-Evaluation and Aspect-of Relations in Opinion Mining [Електронний ресурс] / N. Kobayashi, K. Inui, Y. Matsumoto // Proceedings of the 2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning. – Prague, 2007. – pp. 1065–1074. – Режим доступу : http://www.aclweb.org/anthology/D/D07/D07-1114.pdf. 12. Ku, L.-W. Opinion Extraction, Summarization and Tracking in News and Blog Corpora [Електронний ресурс] / L.-W. Ku, Y.-T. Liang, H.-H. Chen // Proceedings of AAAI-2006 Spring Symposium on Computational Approaches to Analyzing Weblogs. AAAI Technical Report. – California: AAAI Press, 2006. – pp. 100-107. – Режим доступу: http://www.aaai.org/Papers/Symposia/Spring/2006/SS-06-03/SS06-03-020.pdf. 13. Liu, B. Sentiment Analysis and Subjectivity [Електронний ресурс] / [editors: N. Indurkhya and F. J. Damerau] // Handbook of Natural Language Processing, Second Edition. – NW: Chapman & Hall/CRC, 2010. – pp. 627-660. – Режим доступу : http://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/NLP-handbook-sentiment-analysis.pdf. 14. Liu, B. Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Content and Usage Data [Текст] / B. Liu. – Berlin: Springer Berlin Heidelberg. – 2009. – 552p. 15. Pang, B. Thumbs up? Sentiment Classification Using Machine Learning Techniques [Електронний ресурс] / B. Pang, L. Lee, S. Vaithyanathan // Proceedings of the ACL-02 conference on Empirical methods in natural language processing. – Morristown, NJ, USA : Association for Computational Linguistics, 2002. – Р.79–86. – Режим доступу: http://acl.ldc.upenn.edu/acl2002/EMNLP/pdfs/EMNLP219.pdf. 16. Popescu, A-M. Extracting Product Features and Opinions from Reviews [Електронний ресурс] / A-M. Popescu, O. Etzioni // Proceedings of the conference on Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing. – Morristown, NJ, USA : Association for Computational Linguistics, 2005. – Р.339–346. – Режим доступу : http://turing.cs.washington.edu/papers/emnlp05_opine.pdf. 17. Riloff, E. Learning extraction patterns for subjective expressions [Електронний ресурс] / E. Riloff, J. Wiebe // Theoretical Issues In Natural Language Processing: Proceedings of the 2003 conference on Empirical methods in natural language processing. – Morristown, NJ, USA: Association for Computational Linguistics, 2003. – Р. 105–112. – Режим доступу: http://www.cs.utah.edu/~riloff/pdfs/emnlp03.pdf. 18. Titov, I. A Joint Model of Text and Aspect Ratings for Sentiment Summarization [Текст] / I. Titov, R. McDonald // Proceedings of 46th Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL-08). – Columbus, OH, USA, 2008. – Р. 308–316. 19. Turney, P. Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews [Електронний ресурс] / P. Turney // Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). – Philadelphia, 2002. – Р. 417–424. – Режим доступу: http://acl.ldc.upenn.edu/acl2002/MAIN/pdfs/Main425.pdf. 20. Von Wright, G.H. The Varieties of Goodness [Текст] / G. H. Von Wrigh. – London : Routledge & K. Paul, 1963. – 222 p. 21. Wiebe, J. Learning to Disambiguate Potentially Subjective Expressions [Текст] / J. Wiebe, T. Wilson // International Conference On Computational Linguistics: Proceedings of the 6th conference on Natural language learning. – Morristown, NJ, USA : Association for Computational Linguistics, 2002. – Р. 1–7. 22. Wilson, T. Just how mad are you? Finding strong and weak opinion clauses [Текст] / T. Wilson, J. Wiebe, R. Hwa // Aaai Conference On Artificial Intelligence: Proceedings of the 19th national conference on Artifical intelligence. – California: AAAI Press / The MIT Press. – 2004. – Р. 761–767. 23. Yu, H. Towards answering opinion questions: Separating facts from opinions and identifying the polarity of opinion sentences [Електронний ресурс] / H. Yu, Y. Hatzivassiloglou // Proceedings of 2003 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. – 2003. – Р. 129–136. – Режим доступу: https://pantherfile.uwm.edu/hongyu/www/files/articles/p129-yu.pdf.