title: Recurrent neural networks in problem of sentiment analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Андрианов Сергей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Джанелидзе Григорий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Dzhanelidze Grigorii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: доктор физико-математических наук, профессор С.Н. Андрианов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Physics and Mathematics, Professor S.N. Andrianov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:13:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:13:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 012456
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4333
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной дипломной работе исследуется задача анализа тональности текста и применение рекуррентных нейронных сетей к ней. Проведено сравнение существующих подходов к этой задаче на отзывах к фильмам. Рассмотрены особенности и проблемы использования рекуррентных нейронных сетей. В качестве нового метода решения задачи анализа тональности текста предложена архитектура  рекуррентной нейронной сети на основе модифицированной архитектуры LSTM. Предложенная архитектура реализована на языке Python с использованием библиотеки Theano.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The graduation paper is devoted to sentiment analysis and usage of recurrent neural networks as one of approaches to sentiment analysis. Comparison of existing methods is made on movies reviews. Specifics and problems of using recurrent neural networks are reviewed. New approach to sentiment analysis is proposed: architecture of recurrent neural network based on modified LSTM. This architecture is implemented in Python with usage of Theano.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекуррентные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: theano
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ тональности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recurrent neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: theano
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Recurrent neural networks in problem of sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Рекуррентные нейронные сети в задаче анализа тональности текста
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st012456.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4333/1/st012456.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 754,52 kB
resources.filename: reviewSV_st002541_Andrianov_Sergej_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4333/2/reviewSV_st002541_Andrianov_Sergej_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,34 kB
resources.filename: reviewSV_st002541_Andrianov_Sergej_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4333/6/reviewSV_st002541_Andrianov_Sergej_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4 kB