Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/320793
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Свиридович, Марина Васильевна | |
dc.date.accessioned | 2024-10-22T13:30:59Z | - |
dc.date.available | 2024-10-22T13:30:59Z | - |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Прикладная 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.isbn | 978-985-881-656-8 | |
dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/320793 | - |
dc.description | Секция II. Компьютерная и корпусная лингвистика | |
dc.description.abstract | Исследуется 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.iso | ru | |
dc.publisher | Минск : БГУ | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.subject | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Языкознание | |
dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
dc.title | Анализ тональности текста с применением большой языковой модели ruBERT | |
dc.title.alternative | Sentiment analysis using the large ruBERT language model / M. V. Sviridovich | |
dc.type | conference paper | |
dc.description.alternative | The 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 | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
182-187.pdf | 745,66 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.