СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕЛИ BERT И НЕКОТОРЫХ РАСПРОСТРАНЕННЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧЕ ОЦЕНКИ ТОНАЛЬНОСТИ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ТЕКСТОВ : научное издание

ДЫМКО К.С.; УХАНОВ Н.О.; ХНЫКИН А.В.; ЯЩЕНКОВ К.Г.

Дополнительные ссылки: eLibrary

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДЕЛИ BERT И НЕКОТОРЫХ РАСПРОСТРАНЕННЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧЕ ОЦЕНКИ ТОНАЛЬНОСТИ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ТЕКСТОВ : научное издание / К. С. ДЫМКО [и др.]. - Текст : непосредственный // Информационные системы и технологии. - 2021. - № 4. - С. 13-19. - ISSN 2072-8964.

Аннотация: В рамках данного исследования разработан подход к анализу эффективности методов определения тональности оценочных суждений (комментариев). Произведено обучение и классификация комментариев с использованием нейросетевого подхода на основе BERT и сравнение эффективности полученной модели на основе BERT с методами word2vec, TF-IDF и Dostoevsky.
Within the framework of this study, an approach was developed to analyze the effectiveness of methods for determining the polarity of value judgments (comments). The training and classification of comments using a neural network approach based on BERT were performed. And a comparison of the efficiency of the resulting BERT-based model with the word2vec, TF-IDF and Dostoevsky methods.

Год издания: 2021

Авторы: ДЫМКО К.С. , УХАНОВ Н.О. , ХНЫКИН А.В. , ЯЩЕНКОВ К.Г.

Издательство: Орловский государственный университет им. И.С. Тургенева, Орёл

Источник: Информационные системы и технологии

Выпуск: № 4

Номера страниц: 13-19

Держатель оригинала документа: ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

Сравнение эффективности модели BERT и некоторых распространенных методов машинного обучения в… : статья из журнала

Дымко К. С. и др.
2021 год

Использование нейронных сетей глубокого обучения для классификации токсичных комментариев в… : научное издание

Захаренко Данил Вадимович
2023 год

НЕВЕРБАЛЬНЫЕ МАРКЕРЫ ЭМОЦИЙ ДЛЯ СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗА РУССКОЯЗЫЧНЫХ ИНТЕРНЕТ-ТЕКСТОВ : научное издание

МАЛИКОВА Алина Вячеславовна
2020 год

ЛИНГВИСТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗА… : научное издание

Колмогорова Анастасия Владимировна и др.
2018 год

Сравнение текстов программ с открытым кодом при обновлении с использованием расстояния Дамерау… : статья из журнала

Сапаров А. Ю. и др.
2021 год

ЛЕКСИКО-ГРАММАТИЧЕСКИЕ МАРКЕРЫ ЭМОЦИЙ В КАЧЕСТВЕ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ СЕНТИМЕНТ-АНАЛИЗА РУССКОЯЗЫЧНЫХ… : научное издание

Колмогорова Анастасия Владимировна и др.
2019 год

Исследование эффективности применения технологий вейвлет-анализа в задачах распознавания образов : научное издание

Мараев В.С.
2021 год

EXPERIMENTAL COMPARISON OF TEXT DOCUMENT VECTORIZATION METHODS : научное издание

Sherstnev P.A. и др.
2021 год

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ИНТЕРНЕТ-ТЕКСТОВ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ "КУБ ЛЁВХЕЙМА" : доклад,…

Колмогорова Анастасия Владимировна и др.
2023 год

СРАВНЕНИЕ ПО ТОЧНОСТИ МЕТОДА ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ С ДРУГИМИ АЛГОРИТМАМИ КЛАССИФИКАЦИИ : доклад, тезисы доклада

Ступина А. А. и др.
2022 год

Классификация и анализ текстов с помощью ансамблей моделей машинного обучения : статья из журнала

Сапунов Михаил Алексеевич и др.
2020 год

THE EFFECTIVENESS OF USING STATISTICAL METHODS FOR COLLECTING AND ANALYZING INFORMATION : научное издание

Roza M. P.
2023 год

Интеллектуальные методы классификации горных пород на основе их химического состава : научное издание

Панфилова Татьяна Александровна и др.
2025 год

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ : доклад, тезисы доклада, статья из сборника…

Янсон Я.Е.
2024 год

APPLICATION OF THE TEXTUAL INFORMATION ANALYSIS METHOD FOR THE PROBLEM OF CLASSIFICATION OF… : научное издание

Ukhanov Nikita Olegovich и др.
2021 год

Применение методов машинного обучения для диагностики переломов костей по рентгенограммам : доклад, тезисы доклада,…

Лихачев И.С. и др.
2025 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Похожие публикации