Помощь      Поиск      Участники      Календарь      Новости
 Учебные Материалы      ВАЛтест     Фотогалерея Фотогалерея
 Правила форума      Виртуальные тренажеры      Мемуары


  Reply to this topicStart new topicStart Poll

> (2015) Автоматическое определение тональности, текста
Подписка на тему | Сообщить другу | Версия для печати
VAL
Дата 25.09.2019 05:44
Quote Post
Offline



Мэтр, проФАН любви... proFAN of love
*****

Профиль
Группа: Администраторы
Сообщений: 38059
Пользователь №: 1
Регистрация: 6.03.2004
(2015) Автоматическое определение тональности текста
Источник: https://habr.com/en/post/263171/

QUOTE
За недолгое время моего процесса обучения я понял одну вещь – знаниями нужно делиться. Осознал я это давно, но лень перебороть и найти время не всегда получается.

Речь в этой статье пойдет про использование различных методов машинного обучения для решения проблем, связанных с обработкой естественного языка (NLP). Одной из таких проблем является автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный, нейтральный) текстовых данных, то есть анализа тональности (sentiment analysis). Цель этой задачи состоит в определении, является ли данный текст (допустим обзор фильма или комментарии) положительным, отрицательным или нейтральным по своему влиянию на репутацию конкретного объекта. Трудность анализа тональности заключается в присутствии эмоционально обогащенного языка — сленг, многозначность, неопределенность, сарказм, все эти факторы вводят в заблуждение не только людей, но и компьютеров.


--------------------
www.valinfo.ru
Всегда... Always....
Quod licet jovi, non licet bovi!
PMEmail PosterUsers Website
Top
VAL
Дата 8.10.2019 12:52
Quote Post
Offline



Мэтр, проФАН любви... proFAN of love
*****

Профиль
Группа: Администраторы
Сообщений: 38059
Пользователь №: 1
Регистрация: 6.03.2004
Bag of Words Meets Bags of Popcorn
Источник: https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial

QUOTE
In this tutorial competition, we dig a little "deeper" into sentiment analysis. Google's Word2Vec is a deep-learning inspired method that focuses on the meaning of words. Word2Vec attempts to understand meaning and semantic relationships among words. It works in a way that is similar to deep approaches, such as recurrent neural nets or deep neural nets, but is computationally more efficient. This tutorial focuses on Word2Vec for sentiment analysis.

Sentiment analysis is a challenging subject in machine learning. People express their emotions in language that is often obscured by sarcasm, ambiguity, and plays on words, all of which could be very misleading for both humans and computers. There's another Kaggle competition for movie review sentiment analysis. In this tutorial we explore how Word2Vec can be applied to a similar problem.

Deep learning has been in the news a lot over the past few years, even making it to the front page of the New York Times. These machine learning techniques, inspired by the architecture of the human brain and made possible by recent advances in computing power, have been making waves via breakthrough results in image recognition, speech processing, and natural language tasks. Recently, deep learning approaches won several Kaggle competitions, including a drug discovery task, and cat and dog image recognition.


QUOTE
This tutorial will help you get started with Word2Vec for natural language processing. It has two goals:

Basic Natural Language Processing: Part 1 of this tutorial is intended for beginners and covers basic natural language processing techniques, which are needed for later parts of the tutorial.

Deep Learning for Text Understanding: In Parts 2 and 3, we delve into how to train a model using Word2Vec and how to use the resulting word vectors for sentiment analysis.


--------------------
www.valinfo.ru
Всегда... Always....
Quod licet jovi, non licet bovi!
PMEmail PosterUsers Website
Top
1 Пользователей читают эту тему (1 Гостей и 0 Скрытых Пользователей)
0 Пользователей:
« Предыдущая тема | Программное обеспечение. Data и text mining | Следующая тема »

Topic Options Reply to this topicStart new topicStart Poll

 

Powered by Invision Power Board(U) v1.3 Final © 2003  IPS, Inc.
Установка, модификация и поддержка:
Barsum | 1px Design Group & Xac | OппаRU форум