Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
В данной работе исследуются методы машинного обучения, используемые для определения положительных и отрицательных отзывов на банки. В первой главе произведен обзор существующих программных решений анализа тональности текста, а также современных подходов решения этой задачи. Во второй рассмотрена постановка задачи анализа тональности текста и выбраны 3 алгоритма на основе машинного обучения для последующего сравнения. В третьей главе описана практическая реализация, и в четвертой главе приведены результаты работы классификаторов и анализ этих результатов.
Machine learning methods used for detection positive and negative bank reviews are researched in this paper. There is a survey of existing software for sentiment analysis and modern solutions of this problem in chapter one. The formulation of text classification problem and choice of 3 algorithms based on machine learning are in chapter two. The practical implementation was described in chapter 3. The results and their analysis was presented in chapter four.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все | |||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ | |||||
Интернет | Анонимные пользователи |
Статистика использования
Количество обращений: 59
За последние 30 дней: 1 Подробная статистика |