Набор данных и модель глубокого обучения для анализа текстов отзывов пользователей

Статья в сборнике трудов конференции

В статье представлена модель разметки последовательности на основе структурного предсказания с использованием рекуррентной нейронной сети типа LSTM, позволяющая извлекать мнения пользователей из текстов отзывов. Для обучения и оценки качества работы модели создан размеченный набор текстов отзывов о мобильных телефонах из интернет-магазина Amazon. Обученная модель имеет F1=61.9% при извлечении аспектов, F1=63.71% -при извлечении оценочных высказываний.

Библиографическая запись: Грибков, Е. И. Набор данных и модель глубокого обучения для анализа текстов отзывов пользователей / Е. И. Грибков, Ю. П. Ехлаков // Материалы XII Всероссийской научной конференции молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (НТИ-2018): (Новосибирск, 3-07 декабря 2018 г.). - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2018. - С. 180–184.

Конференция:

• XII Всероссийская научная конференция молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (НТИ-2018)
• Россия, Новосибирская область, Новосибирск, 3-07 декабря 2018,
• Российская

Издательство:

Изд-во НГТУ

Россия, Новосибирская область, Новосибирск