Публікація: Дослідження нейромережевих технологій для аналізу контента соціальних мереж
Завантаження...
Дата
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
Анотація
У роботі показано перевагу класифікаторів на основі глибоких нейронних мереж над класичними методами класифікації, навіть якщо для векторних уявлень слів використовується модель Word2Vec. Найвищу точність для даних текстів має модель рекурентної нейронної мережі з LSTM-блоками.
Опис
Ключові слова
аналіз тональності тексту, глибоке навчання, згорткова нейронна мережа, навчання з учителем, рекурентна нейронна мережа, штучна нейронна мережа
Цитування
Литвиненко А. В. Дослідження нейромережевих технологій для аналізу контента соціальних мереж : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / А. В. Литвиненко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 65 с.