МОДЕЛЬ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПРЕОДОЛЕНИЯ ДЕГРАДАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВ ПО ТОНАЛЬНОСТИ

Авторы: 
Рубцова Ю. В.
УДК: 
004.912
Аннотация: 

В данной работе описан алгоритм построения классификатора текстов по тональности, ис­пользующий пространство распределенных представлений слов и нейронную языковую модель Skip-gram. Экспериментально показано, что построенная модель классификатора текстов может быть перенесена на коллекции, собранные в другой временной промежуток без потери качества классификации.

Ключевые слова: 
анализ тональности, классификация текстов, машинное обучение.
Номер журнала: 
2(39) 2018 г.
Год: 
2018
Адрес: 
Институт систем информатики СО РАН, Новосибирский государственный университет, 630090, Новосибирск, Россия
Библиографическая ссылка: 
Рубцова Ю.В. МОДЕЛЬ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПРЕОДОЛЕНИЯ ДЕГРАДАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВ ПО ТОНАЛЬНОСТИ // журнал Проблемы информатики, 2018, № 2. С.4-14