В связи с растущим доверием к информации в социальных медиа-ресурсах растет и интерес к области анализа
тональности. Потому что анализ тональности является одной из основных технологий для мониторинга мнений
миллионов пользователей социальных сетей.
В статье рассматривается использование сетей LSTM при анализе тональности текстов на казахском языке.
Для обучения нейронной сети было использовано 1000 отзывов пользователей мобильных телефонов.
Эксперименты были проведены двумя способами: в первом случае была проведена предварительная обработка
(preprocessing) анализируемых отзывов, во втором случае предварительная обработка не проводилась. Среднее
значение метрики для оценки качества модели с предварительной обработкой достигло значения 80%. Этот
показатель на 11% выше, чем для модели, обученной на данных без предварительной обработки. Результаты
исследования позволили заключить, что предварительная обработка текстов способствует повышению качества
модели.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕТЕЙ LSTM В АНАЛИЗЕ ТОНАЛЬНОСТИ ДОКУМЕНТОВ НА КАЗАХСКОМ ЯЗЫКЕ
Опубликован 06-2021
Аннотация
Язык
Қаз
Ключевые слова
анализ тональности
обработка естественного языка
глубокое обучение
нейронные сети
архитектура LSTM
Как цитировать
[1]
Кадырбек, Н., Мансурова, М. и Кыргызбаева, М. 2021. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕТЕЙ LSTM В АНАЛИЗЕ ТОНАЛЬНОСТИ ДОКУМЕНТОВ НА КАЗАХСКОМ ЯЗЫКЕ. Вестник КазНПУ имени Абая, Серия «Физико-математические науки». 69, 1 (июн. 2021), 366–370.