Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Интерпретация матриц внимания языковых моделей при анализе тональности текстов |
| Authors: | Пащенко Д. Э. Разова Е. В. Котельникова А. В. Котельников Е. В. |
| Keywords: | BERT внимание анализ тональности текста языковые модели интерпретация нейросетевые языковые модели оценочная лексика нейронные сети |
| Issue Date: | 2022 |
| Citation: | Интерпретация матриц внимания языковых моделей при анализе тональности текстов / Д. Э. Пащенко, Е. В. Разова, А. В. Котельникова, Е. В. Котельников // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 043302. |
| Abstract: | Глубокие нейросетевые языковые модели демонстрируют в последнее время впечатляющие результаты при обработке естественного языка, в том числе в области анализа тональности текстов. Однако уверенность пользователей в результатах анализа невысока в связи с плохой интерпретируемостью таких моделей. В работе предлагается метод интерпретации языковых моделей при помощи вероятностно-статистического анализа матриц внимания. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12432 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-043302.pdf | 738.82 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.