Искусственный интеллект и принятие решений
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Искусственный интеллект и принятие решений:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, выпуск 2, страницы 99–110
DOI: https://doi.org/10.14357/20718594200209
(Mi iipr139)
 

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.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации FEWM-2020-0036
Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства образования и науки РФ, проект № FEWM-2020-0036 “Методическое и инструментальное обеспечение принятия решений в задачах управления социально-экономическими системами и процессами в гетерогенной информационной среде”.
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
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
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GriEkh20}
\by Е.~И.~Грибков, Ю.~П.~Ехлаков
\paper Нейросетевая модель на основе системы переходов для извлечения и анализа тональности пользовательских мнений
\jour Искусственный интеллект и принятие решений
\yr 2020
\issue 2
\pages 99--110
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/iipr139}
\crossref{https://doi.org/10.14357/20718594200209}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=43023336}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr139
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2020/i2/p99
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Искусственный интеллект и принятие решений
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:7
    PDF полного текста:1
    Список литературы:1
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024