RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Computational nanotechnology // Архив

Comp. nanotechnol., 2022, том 9, выпуск 2, страницы 35–44 (Mi cn373)

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Элементы искусственного интеллекта в решении задач анализа текстов

Т. С. Катермина, К. М. Тагиров, Т. М. Тагиров

Нижневартовский государственный университет

Аннотация: В связи с постоянно растущим объемом текстовой информации в интернете и потребностью в ней ориентироваться, становиться актуальным автоматизация процесса анализа текста. Анализ предметной области показал большой интерес к определению эмоциональной окраски текстовой информации и применению трудов по этой проблеме в различных областях экономики. В работе рассматривается разработка модели нейронной сети для анализа тональности сообщений в социальных сетях сети Интернет. Для решения поставленной цели используются модели рекуррентных нейронных сетей с модулями долгой краткосрочной памятью (LSTM). Разработана информационная система, которая определяет тональность комментариев к постам в сообществах социальной сети «ВКонтакте». В результате обучения искусственной нейронной сети, модель показала хорошую точность определения тональности текста. Информационная система внедрена в отдел маркетинга Бюджетного учреждения Нижневартовского строительного колледжа.

Ключевые слова: анализ тональности текста, искусственные нейронные сети, машинное обучение, рекуррентные нейронные сети, длинная цепь элементов краткосрочной памяти, обработка естественного языка.

Поступила в редакцию: 18.05.2022

DOI: 10.33693/2313-223X-2022-9-2-35-44



© МИАН, 2024