Отрывок: Чтобы учесть дисбаланс классов при оценке моделей для задачи многоклассовой классификации, была использована метрика F1-мера. Была исследована зависимость метрики точности модели от выбора N-грамм (см. Таблицу I). Таблица I. ЗАВИСИМОСТЬ F1-МЕРЫ ДЛЯ КАЖДОЙ МОДЕЛИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВЫБОРА N-ГРАММЫ Модель машинного обучения N-грамма Униграмма Биграмма Триграмма Наивный байесовский классификатор 0,67 0,59 0,48 Метод оп...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorБаканов Д. С.ru
dc.contributor.authorКуприянов А. В.ru
dc.coverage.spatialBERTru
dc.coverage.spatialTF-IDFru
dc.coverage.spatialэмоциональный контентru
dc.coverage.spatialобработка естественного языкаru
dc.coverage.spatialпереносимое обучениеru
dc.coverage.spatialоценка эмоционального окрасаru
dc.coverage.spatialсоциальные сетиru
dc.coverage.spatialстатистическое обучениеru
dc.coverage.spatialтрансформерru
dc.creatorБаканов Д. С., Куприянов А. В.ru
dc.date.accessioned2023-10-06 09:21:40-
dc.date.available2023-10-06 09:21:40-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541711ru
dc.identifier.citationБаканов, Д. С. Построение алгоритма аннотирования русскоязычных текстовых данных социальных сетей с использованием переносимого обучения / Д. С. Баканов, А. В. Куприянов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 5: Науки о данных / под ред. Е. В. Гошина. - 2023. - С. 050942.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Postroenie-algoritma-annotirovaniya-russkoyazychnyh-tekstovyh-dannyh-socialnyh-setei-s-ispolzovaniem-perenosimogo-obucheniya-106021-
dc.description.abstractРассматриваются способы построения алгоритма аннотирования русскоязычных текстов из социальных сетей. В качестве аннотирования будем понимать оценку эмоциональногоокраса текста. Статья затрагивает как классические базовые методы статистического обучения, так и современные методы глубокого обучения, основанные на переносимом обучении и трансформерах. В заключении строится модель, которая совмещает модель трансформера и статистическую модель машинного обучения градиентного бустинга. Актуальность данной работы заключается в создании легковесной и независимой от тематики модели, которую можно использовать для анализа текстового содержимого постовв социальных сетях.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 5 : Науки о данныхru
dc.titleПостроение алгоритма аннотирования русскоязычных текстовых данных социальных сетей с использованием переносимого обученияru
dc.typeTextru
dc.citation.spage050942ru
dc.citation.volume5ru
dc.textpartЧтобы учесть дисбаланс классов при оценке моделей для задачи многоклассовой классификации, была использована метрика F1-мера. Была исследована зависимость метрики точности модели от выбора N-грамм (см. Таблицу I). Таблица I. ЗАВИСИМОСТЬ F1-МЕРЫ ДЛЯ КАЖДОЙ МОДЕЛИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ВЫБОРА N-ГРАММЫ Модель машинного обучения N-грамма Униграмма Биграмма Триграмма Наивный байесовский классификатор 0,67 0,59 0,48 Метод оп...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1921-6_2023-050942.pdf293.4 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.