KFU. Card publication. Анализ тональности текстов с использованием нейросетевых моделей

KAZAN
FEDERAL UNIVERSITY

- RUS
- 中文
- ES

АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ

Form of presentation

Conference proceedings in Russian journals and collections

Year of publication

2020

Язык

русский

Authors, employees of KFU

Sitdikova Farida Bizyanovna, author

Bibliographic description in the original language

Akhmetgaliev A.I., Gafarov F.M., Sitdikova F.B. Analiz tonalnosti tekstov s ispolzovaniem neyrosetevykh modeley // Nauka Rossii: Celi i zadachi. Sbornik nauchnykh trudov, po materialam XIV mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii 10 aprelya 2019 g. Chast 4 Izd. NIC «L-Zhurnal», 2019. – S. 33- 40 SPLN 001-000001-0434-SR DOI 10.18411/sr-10-04-2019-p4 IDSP sciencerussia-10-04-2019-p4

Annotation

Наука России: Цели и задачи. Сборник научных трудов, по материалам XIV международной научно-практической конференции 10 апреля 2019 г. Часть 4 Изд. НИЦ «Л-Журнал», 2019.

Keywords

анализ тональности, Word2Vec, GloVe, FastText, векторное представление слов, рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сет

The name of the journal

Please use this ID to quote from or refer to the card

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=239892&p_lang=2

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Sitdikova Farida Bizyanovna	ru_RU
dc.date.accessioned	2020-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2020-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2020	ru_RU
dc.identifier.citation	Ахметгалиев А.И., Гафаров Ф.М., Ситдикова Ф.Б. Анализ тональности текстов с использованием нейросетевых моделей // Наука России: Цели и задачи. Сборник научных трудов, по материалам XIV международной научно-практической конференции 10 апреля 2019 г. Часть 4 Изд. НИЦ «Л-Журнал», 2019. – С. 33- 40 SPLN 001-000001-0434-SR DOI 10.18411/sr-10-04-2019-p4 IDSP sciencerussia-10-04-2019-p4	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=239892&p_lang=2	ru_RU
dc.description.abstract	Наука России: Цели и задачи. Сборник научных трудов, по материалам XIV международной научно-практической конференции 10 апреля 2019 г. Часть 4 Изд. НИЦ «Л-Журнал», 2019.	ru_RU
dc.description.abstract	В статье рассматриваются методы решения задачи анализа тональности текстов на основе нейросетевых моделей обработки естественного языка. В статье рассмотрены методы, создающие векторное представление слов в n-мерном векторном пространстве, в основе которых лежит лежат технологии «Word2Vec», «GloVe», «FastText». Подходы используется в задачах классификации, анализа тональности, исправления опечаток, рекомендательных системах. Представлены результаты сравнения классификаций в задаче анализа тональности многослойного персептрона, сверточной и рекуррентной нейронной сети, деревьев решений (случайный лес), метода опорных векторов (SVM), наивного байесовского классификатора (NB), метода k-ближних соседей (K-NN). Результаты классификации представлены для трех наборов данных: сообщения в твиттере, отзывы на различные товары и услуги, русскоязычные новости. Ключевые слова: анализ тональности, Word2Vec, GloVe, FastText, векторное представление слов, рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сети.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	анализ тональности	ru_RU
dc.subject	Word2Vec	ru_RU
dc.subject	GloVe	ru_RU
dc.subject	FastText	ru_RU
dc.subject	векторное представление слов	ru_RU
dc.subject	рекуррентные нейронные сети	ru_RU
dc.subject	сверточные нейронные сет	ru_RU
dc.title	Анализ тональности текстов с использованием нейросетевых моделей	ru_RU
dc.type	Conference proceedings in Russian journals and collections	ru_RU