Построение многоязычной системы анализа настроений с помощью трансформаторов

Построение многоязычной системы анализа настроений с помощью трансформаторов

Введение в многоязычный анализ тональности В огромном и разнообразном мире текстовых данных анализ тональности стал важнейшим инструментом для понимания эмоционального тона слов. В условиях растущей глобализации коммуникаций как никогда актуальной становится потребность в многоязычном анализе тональности. Эта статья познакомит вас с процессом создания надёжной системы многоязычного анализа тональности с использованием трансформаторов — класса нейронных сетей, которые произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP). Выбор подходящих моделей При выборе правильной модели для многоязычного анализа тональности очень важно правильно подобрать предварительно обученные языковые модели. Вот некоторые из моделей, которые вы можете рассмотреть: ...

2 декабря 2024 14:00 · 4 минуты · 713 слов · Maxim Zhirnov
Создание системы анализа настроений в социальных сетях с использованием VADER

Создание системы анализа настроений в социальных сетях с использованием VADER

Введение в анализ тональности В огромном и часто хаотичном мире социальных сетей понимание тональности пользовательского контента имеет решающее значение для бизнеса, маркетологов и даже преподавателей. Анализ тональности, или анализ мнений, — это процесс определения эмоциональной окраски или отношения, передаваемого фрагментом текста. Одним из наиболее эффективных и широко используемых инструментов для этой задачи является алгоритм VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner). Что такое VADER? VADER — это модель на основе правил, специально разработанная для обработки нюансов текста социальных сетей, включая эмодзи, сленг и другие неформальные выражения. Она была разработана исследователями из Технологического института Джорджии и особенно хорошо справляется с захватом контекста и интенсивности тональности текста, что часто отсутствует в более традиционных моделях анализа тональности. ...

29 октября 2024 17:00 · 3 минуты · 634 слова · Maxim Zhirnov