RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, выпуск 2, страницы 99–110 (Mi iipr139)

Эволюционные вычисления и мягкие вычисления

Нейросетевая модель на основе системы переходов для извлечения и анализа тональности пользовательских мнений

Е. И. Грибков, Ю. П. Ехлаков

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, г. Томск, Россия

Аннотация: В статье для решения задачи подробного анализа тональности пользовательских отзывов предложена нейросетевая модель на основе системы переходов, позволяющая одновременно извлекать и проводить анализ мнений пользователей. Экспериментальные исследования точности модели, в ходе которых оценивалось качество извлечения сущностей, связей между ними и их атрибутов, проводились на материале пользовательских отзывов из интернет-магазинов Amazon и AliExpress. Исследована обобщающая способность модели при смене тестового набора данных. В большинстве проведенных экспериментов предлагаемая модель показала лучшие результаты по сравнению с существующими аналогами.

Ключевые слова: машинное обучение, анализ тональности, глубокое обучение, мнения пользователей.

DOI: 10.14357/20718594200209



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024