Моделі та методи класифікації відгуків користувачів засобами обробки природної мови та глибокого навчання

Abstract

Мета роботи - розробити та дослідити моделі й методи класифікації користувацьких відгуків із використанням засобів обробки природної мови та глибокого навчання. Об’єкт дослідження - процес автоматизованої класифікації користувацьких відгуків у системах аналізу текстових даних. Предмет дослідження - моделі, методи та інструменти класифікації текстів, що базуються на технологіях обробки природної мови та глибокого навчання. Результати дослідження В роботі виконано імплементацію розроблених методів класифікації, проведено навчання та тестування моделей на експериментальному наборі даних, а також здійснено кількісну оцінку результатів. Висновок Проведено порівняльний аналіз ефективності різних архітектур нейронних мереж для класифікації текстових даних та визначено оптимальні параметри гіпертюнінгу моделей глибокого навчання для задач аналізу тональності відгуків.