Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/4106
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorМишенин Алексей Николаевичru_RU
dc.contributor.authorНефедова Екатерина Алексеевнаru_RU
dc.contributor.authorNefedova Ekaterinaen_GB
dc.contributor.editorА.Н. Мишенинru_RU
dc.contributor.editorA.N. Misheninen_GB
dc.date.accessioned2016-10-10T02:12:16Z-
dc.date.available2016-10-10T02:12:16Z-
dc.date.issued2016
dc.identifier.other011042en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/4106-
dc.description.abstractВ данной работе исследуются методы глубинного обучения с использованием нейросетевых моделей для решения задач обработки текстов. Исследуется модель Word2Vec векторного представления слов на естественном языке, анализируются ее преимущества и недостатки. Производится экспериментальное сравнение методов классификации на примере задачи определения тональности рецензий пользователей сервиса Kinopoisk.ru_RU
dc.description.abstractIn this paper, we study the methods of deep learning neural networks for the solution tasks of text processing. We investigate a model Word2Vec for computing representation of words in natural language, its advantages and disadvantages are discussed. The paper evaluates of text classification tasks by example of sentiment reviews of Kinopoisk users.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectГлубинное обучениеru_RU
dc.subjectнейронные сетиru_RU
dc.subjectанализ тональности.ru_RU
dc.subjectDeep learningen_GB
dc.subjectneural networksen_GB
dc.subjectWord2Vecen_GB
dc.subjectsentiment analysis.en_GB
dc.titleSentiment analysis of texts using neural network modelsen_GB
dc.title.alternativeАнализ тональности текстов с использованием нейросетевых моделейru_RU
Располагается в коллекциях:BACHELOR STUDIES



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.