Дослідження методів нейронних мереж та розробка гібридного підходу для розпізнавання емоцій за текcтом

Abstract

Метою роботи є методи та підходи в нейронних мережах, проектування, розробка та порівняння роботи методів глибокого навчання в сфері розпізнавання емоцій за текстом. У якості методів розробки та аналізу була використана мова програмування Python, фреймворк для розробки нейроних мереж Keras, середа розробки Jupyter Notebook та операційна система Ubuntu 18.10. Робота присвячена вивченню найпопулярніших методів глибокого навчання – обробці природної мови, зокрема, вилученню емоцій з тексту. Було порівняно кілька типів ембеддінгів та різні архітектури нейронних мереж для вирішення проблеми класифікації емоцій із тексту. У роботі було розроблено гібридний підхід, який базується на суміщенні робот двух незалежних нейроних мереж, та проаналізовано його роботу на тестових наборах даних. Було проведено порівняння між звичайними та гібридним підходами. В результаті було знайдено підхід для створення нейронних мереж, який забезпечує кращі результати на текстових даних