|
Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 2022, том 26, выпуск 1, страницы 50–61
(Mi ista333)
|
|
|
|
Часть 1. Пленарные доклады
Автоматический анализ тональности текстов: проблемы и методы
Н. В. Лукашевич НИВЦ МГУ
Аннотация:
В данной работе представлен краткий обзор задач анализа тональности, а также проблем и используемых подходов. В последние годы в задачах анализа тональности активно применяются методы машинного обучения. В статье рассматриваются основные подходы машинного обучения и их особенности. На примере одного из датасетов для русского языка рассмотрен прогресс методов в задаче анализа тональности.
Ключевые слова:
анализ тональности, таргетированный анализ тональности, лексикон оценочной лексики, машинное обучение, нейронная сеть, BERT.
Образец цитирования:
Н. В. Лукашевич, “Автоматический анализ тональности текстов: проблемы и методы”, Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 26:1 (2022), 50–61
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ista333 https://www.mathnet.ru/rus/ista/v26/i1/p50
|
|