Title: Построение алгоритма аннотирования русскоязычных текстовых данных социальных сетей с использованием переносимого обучения
Authors: Баканов Д. С.
Куприянов А. В.
Keywords: BERT
TF-IDF
эмоциональный контент
обработка естественного языка
переносимое обучение
оценка эмоционального окраса
социальные сети
статистическое обучение
трансформер
Issue Date: 2023
Citation: Баканов, 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.
Abstract: Рассматриваются 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.
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/13172
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-1921-6_2023-050942.pdf293.4 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.