title: Sentiment analysis of texts using neural network models
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Мишенин Алексей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Нефедова Екатерина Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Nefedova Ekaterina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: А.Н. Мишенин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: A.N. Mishenin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:12:16Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:12:16Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 011042
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4106
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе исследуются методы глубинного обучения с использованием нейросетевых моделей для решения задач обработки текстов. Исследуется модель Word2Vec векторного представления слов на естественном языке, анализируются ее преимущества и недостатки. Производится экспериментальное сравнение методов классификации на примере задачи определения тональности рецензий пользователей сервиса Kinopoisk.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we study the methods of deep learning neural networks for the solution tasks of text processing. We investigate a model Word2Vec for computing representation of words in natural language, its advantages and disadvantages are discussed. The paper evaluates of text classification tasks by example of sentiment reviews of Kinopoisk users.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Глубинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ тональности.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Word2Vec
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Sentiment analysis of texts using neural network models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ тональности текстов с использованием нейросетевых моделей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: NefedovaEA_final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4106/1/NefedovaEA_final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,54 MB
resources.filename: reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4106/2/reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,42 kB
resources.filename: reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4106/6/reviewSV_st008168_Mishenin_Aleksej_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,5 kB