Open AccessСЕНТИМЕНТ АНАЛІЗ ЗАСОБАМИ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
Author(s) -
Kateryna Yalova,
Ксенія Яшина,
Tetiana Hovorushchenko,
Олександр Тарасюк
Publication year - 2021
Publication title -
matematične modelûvannâ
Language(s) - Ukrainian
Resource type - Journals
eISSN - 2519-8114
pISSN - 2519-8106
DOI - 10.31319/2519-8106.1(44)2021.235906
Subject(s) - recall , psychology , artificial intelligence , computer science , cognitive psychology
У статті здійснено постановку завдання аналізу тональності вхідної текстової інформації, яке відноситься до розділу прикладної лінгвістики та обробки природньої мови. Розроблено двонаправлену нейронну мережу з довгою короткотривалою пам’яттю для розв’язання завдання сентимент аналізу. Обґрунтовано доцільність застосування додаткового шару для нейронної мережі з умовно випадковими полями. Для проведення навчання нейронної мережі застосовано корпус текстових повідомлень з соціальної мережі. Описано результати навчання, валідації та тестування розробленої нейронної мережі. Для оцінювання якості розпізнавання сентиментів застосовано метрики повноти (precision), точності (recall) та збалансованої міри F1. Найкращі значення розпізнавання на тестовому наборі даних були отримані для позитивного сентименту і склали precision = 61,92 %, recall = 69,21 %, F1 = 65,36 %.