# NLP анализ

**URL:** <https://discuss.elastic.co/t/nlp/111921>\
**Category:** Вопросы на русском языке\
**Created:** [December 15, 2017, 8:25am UTC](https://discuss.elastic.co/t/nlp/111921 "2017-12-15T08:25:29Z")\
**Posts on this page:** 4\
**Page:** 1

<div class="post-metadata">

**Author:** ![pavuk](https://sea2.discourse-cdn.com/elastic/user_avatar/discuss.elastic.co/pavuk/32/28914_2.png) [@pavuk](https://discuss.elastic.co/u/pavuk)\
**Post date:** [December 15, 2017, 8:25am UTC](https://discuss.elastic.co/t/nlp/111921/1 "2017-12-15T08:25:29Z")

</div>

Эксперты, подскажите, дайте направление.

Задача такая: есть некий текстовый массив состоящий, в частности, из клиентских Feature Requests.  
Есть ли какая-то возможность с помощью ElaticSearch и Kibana визуализировать топовые слова с их связями, реакциями (негативная, позитивная, нейтральная), с привязкой к timeline? Например, есть такие слова в топе - mailserver, webserver, database server. Хотелось бы видеть, какие и сколько слов связано с этими топовыми словами, например, mailserve -\> postfix, spamassassin, webmail и так далее.

В общем, можно ли такой непростой NLP (Natural Language Processing) реализовать с помощью Elastic Stack?

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![Igor\_Motov](https://sea2.discourse-cdn.com/elastic/user_avatar/discuss.elastic.co/igor_motov/32/45193_2.png) [@Igor\_Motov](https://discuss.elastic.co/u/Igor_Motov)\
**Post date:** [December 15, 2017, 5:07pm UTC](https://discuss.elastic.co/t/nlp/111921/2 "2017-12-15T17:07:07Z")

</div>

> [@pavuk](#):
>
> топовые слова

Посмотрите аггрегацию [significant terms](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/search-aggregations-bucket-significantterms-aggregation.html)

> [@pavuk](#):
>
> с их связями

[graph](https://www.elastic.co/blog/using-elastic-graph-to-analyze-trump-data)

> [@pavuk](#):
>
> реакциями (негативная, позитивная, нейтральная)

Официального механизма для sentiment analysis от Elastic-а пока нет, но если поискать в сети, то можно найти примеры для английского и перетренировать их на русский.

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![pavuk](https://sea2.discourse-cdn.com/elastic/user_avatar/discuss.elastic.co/pavuk/32/28914_2.png) [@pavuk](https://discuss.elastic.co/u/pavuk)\
**Post date:** [December 18, 2017, 4:15am UTC](https://discuss.elastic.co/t/nlp/111921/3 "2017-12-18T04:15:29Z")

</div>

> Официального механизма для sentiment analysis от Elastic-а пока нет, но если поискать в сети, то можно найти примеры для английского и перетренировать их на русский.

Русский как раз и не интересен. Нужен английский.  
Спасибо за советы.

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![system](https://us1.discourse-cdn.com/elastic/original/3X/1/a/1ac57faf039f6b580b3f104ef42a2a89e41014de.png) [@system](https://discuss.elastic.co/u/system)\
**Post date:** [January 15, 2018, 4:16am UTC](https://discuss.elastic.co/t/nlp/111921/4 "2018-01-15T04:16:09Z")

</div>

This topic was automatically closed 28 days after the last reply. New replies are no longer allowed.