Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/320793
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorСвиридович, Марина Васильевна
dc.date.accessioned2024-10-22T13:30:59Z-
dc.date.available2024-10-22T13:30:59Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationПрикладная лингвистика: наследие и современность : материалы II Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 85-летию филол. фак. Белорус. гос. ун-та, Минск, 22–23 марта 2024 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: О. М. Дорогокупец-Новицкая (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2024. – С. 182-187.
dc.identifier.isbn978-985-881-656-8
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/320793-
dc.descriptionСекция II. Компьютерная и корпусная лингвистика
dc.description.abstractИсследуется эффективность применения нейронных сетей на основе архитектуры трансформера для классификации тональности отзывов о кинофильме. В результате проведения эксперимента с использованием двух подходов – предсказания с помощью предобученной модели ruBERT и модификации ruBERT с дальнейшим дообучением – установлено, что небольшая модификация модели позволила повысить общую точность (меткость, accuracy) классификации при увеличении чувствительности классификации положительных отзывов и снижении чувствительности классификации отрицательных отзывов
dc.language.isoru
dc.publisherМинск : БГУ
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Языкознание
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.titleАнализ тональности текста с применением большой языковой модели ruBERT
dc.title.alternativeSentiment analysis using the large ruBERT language model / M. V. Sviridovich
dc.typeconference paper
dc.description.alternativeThe effectiveness of using neural networks based on the transformer architecture for tonality classification of film reviews is investigated. As a result of the experiment incorporating two approaches – prediction using the pre-trained ruBERT model and modification of ruBERT followed by further training – it was found that a small modification of the model lead to increase in the overall accuracy of the classification, with a simultaneous increase in the recall of positive reviews and decrease in the recall of negative reviews
Располагается в коллекциях:2024. Прикладная лингвистика: наследие и современность

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
182-187.pdf745,66 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.