|
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Элементы искусственного интеллекта в решении задач анализа текстов
Т. С. Катермина, К. М. Тагиров, Т. М. Тагиров Нижневартовский государственный университет
Аннотация:
В связи с постоянно растущим объемом текстовой информации в интернете и потребностью в ней ориентироваться, становиться актуальным автоматизация процесса анализа текста. Анализ предметной области показал большой интерес к определению эмоциональной окраски текстовой информации и применению трудов по этой проблеме в различных областях экономики. В работе рассматривается разработка модели нейронной сети для анализа тональности сообщений в социальных сетях сети Интернет. Для решения поставленной цели используются модели рекуррентных нейронных сетей с модулями долгой краткосрочной памятью (LSTM). Разработана информационная система, которая определяет тональность комментариев к постам в сообществах социальной сети «ВКонтакте». В результате обучения искусственной нейронной сети, модель показала хорошую точность определения тональности текста. Информационная система внедрена в отдел маркетинга Бюджетного учреждения Нижневартовского строительного колледжа.
Ключевые слова:
анализ тональности текста, искусственные нейронные сети, машинное обучение, рекуррентные нейронные сети, длинная цепь элементов краткосрочной памяти, обработка естественного языка.
Поступила в редакцию: 18.05.2022
Образец цитирования:
Т. С. Катермина, К. М. Тагиров, Т. М. Тагиров, “Элементы искусственного интеллекта в решении задач анализа текстов”, Comp. nanotechnol., 9:2 (2022), 35–44
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/cn373 https://www.mathnet.ru/rus/cn/v9/i2/p35
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 54 | PDF полного текста: | 65 | Список литературы: | 1 |
|