Для того что бы подготовить модель машинного обучения (ML) для анализа тональности текстов на русском языка можно использовать следующий стек: сбор и предобработка данных для обучения модели, векторизация, обучение модели-классификатора, оценка качества классификации. Элементы стека можно рассматривать как «черные ящики» и использовать их в качестве составных элементов экспериментального стенда. Поскольку известны различные подходы к оценке качества ML-моделей (precision, recall, F1-score), объединим их условно в класс performance. Множество гиперпараметров обозначим Lambda. В данной работе будет разработана и апробирована методика экспериментального исследования «эффективности» (performance) стеков с различными «черными ящиками» и их параметрами (Lambda).
Быков Д.С. (науч. рук. Хитров Е.Г.) Экспериментальные исследования методов машинного обучения в анализе тональности текстов на русском языке // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13020