Open AccessПорівняння властивості засвоєння семантичних зв’язків між словами природної мови моделями методу Word2Vec у задачі аналізу настроїв.
Author(s) -
O. Harbuzenko,
Olena Piatykop
Publication year - 2021
Publication title -
komp'ûterno-ìntegrovanì tehnologìï: osvìta, nauka, virobnictvo
Language(s) - Ukrainian
Resource type - Journals
eISSN - 2524-0560
pISSN - 2524-0552
DOI - 10.36910/6775-2524-0560-2021-45-09
Subject(s) - word2vec , computer science , traditional medicine , artificial intelligence , medicine , embedding
Дана робота присвячена дослідженню ефективного визначення настрою англомовних постів з соціальних мереж, що базується на перетворенні слів у векторні представлення за допомогою методу Word2Vec. У роботі описані та проаналізовані існуючі методи сентимент аналізу, проаналізовано моделі Continuous Bag of Words (CBOW) та Skip-gram у складі методу Word2Vec, проведено порівняння їх властивостей при засвоєнні семантичних зв’язків між словами природної мови. Описано експериментальне дослідження щодо використання зазначених моделей при різних функціях тренування.