Статья

Звонарев А.А. (науч. рук. Билый А.М.) Методы для автоматизированного определения эмоциональной окраски текста
УДК тезиса: 004

Работа посвящена сравнению эффективности различных методов анализа тональности текста. На корпусе русскоязычных твитов были протестированы три модели для решения проблемы бинарной классификации: логистическая регрессия (LR), классификатор XGBoost и сверточная нейронная сеть (CNN). Основываясь на полученных результатах CNN показала лучшие результаты, но при этом время, потребовавшееся на обучение LR, существенно меньше.

Авторы:

Звонарев Андрей Александрович

Руководитель:

Билый Андрей Михайлович

Звонарев А.А. (науч. рук. Билый А.М.) Методы для автоматизированного определения эмоциональной окраски текста // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2020]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/4781