|
Эволюционные вычисления и мягкие вычисления
Нейросетевая модель на основе системы переходов для извлечения и анализа тональности пользовательских мнений
Е. И. Грибков, Ю. П. Ехлаков Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, г. Томск, Россия
Аннотация:
В статье для решения задачи подробного анализа тональности пользовательских отзывов предложена нейросетевая модель на основе системы переходов, позволяющая одновременно извлекать и проводить анализ мнений пользователей. Экспериментальные исследования точности модели, в ходе которых оценивалось качество извлечения сущностей, связей между ними и их атрибутов, проводились на материале пользовательских отзывов из интернет-магазинов Amazon и AliExpress. Исследована обобщающая способность модели при смене тестового набора данных. В большинстве проведенных экспериментов предлагаемая модель показала лучшие результаты по сравнению с существующими аналогами.
Ключевые слова:
машинное обучение, анализ тональности, глубокое обучение, мнения пользователей.
Образец цитирования:
Е. И. Грибков, Ю. П. Ехлаков, “Нейросетевая модель на основе системы переходов для извлечения и анализа тональности пользовательских мнений”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, № 2, 99–110
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/iipr139 https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2020/i2/p99
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 7 | PDF полного текста: | 1 | Список литературы: | 1 |
|