Opinion Mining Анализ отзывов клиентов

Анализ тональности текста, определение и происхождение понятия, цели, основные свойства и области применения. Подходы к классификации тональности. Машинное обучение с учителем и без, тестирование различных параметров. Классификаторы и выбор признаков.

Подобные документы

  • Бинарная классификация тональности русскоязычных текстов, основные подходы к ее анализу и извлечению синтаксических зависимостей в предложениях. Разработка Python-библиотека для бинарной классификации эмоциональной окраски русскоязычных текстов.

    дипломная работа, добавлен 30.08.2016

  • Разработка и анализ работы алгоритмов для анализа тональности агрессивных комментариев, автоматического определения их эмоционального окраса. Реализация классифицирующих моделей машинного обучения, оценка их качества и сравнение их эффективности.

    дипломная работа, добавлен 10.12.2019

  • Рассмотрение задачи аспектного анализа тональности текстовых сообщений на естественном языке. Исследование четырех нейросетевых моделей, относящихся к разделу глубокого обучения, результаты проверки моделей на корпусе текстовых отзывов SentiRuEval-2015.

    статья, добавлен 27.05.2018

  • Анализ методов предварительной обработки текстовых сообщений, способов классификации и кластеризации. Программы определения тональности текста. Представление текста в виде дерева синтаксического разбора. Разработка системы анализа текстовой информации.

    магистерская работа, добавлен 09.07.2016

  • Создание баз с неопределенными твитами и твитами с рекламой. Реализация и обучение свёрточной нейронной сети, методы классификации текстов по их тональности. Используемый функционал на языке программирования Python, реализация и обучение Word2Vec.

    дипломная работа, добавлен 28.10.2019

  • Сущность и определение понятия интеллектуального анализа данных. Технологии data mining как инструмент для решения сложных аналитических задач. Типы выявляемых закономерностей в системе. Области применения технологий интеллектуального анализа данных.

    лекция, добавлен 26.08.2010

  • Обучение с учителем и формальная запись задачи классификации. Каскадный классификатор, выбор предметной области и обзор реализаций методов машинного обучения. Мобильные платформы и изучение инструментов разработки. Обучение каскадного классификатора.

    дипломная работа, добавлен 11.07.2016

  • Задачи Data Mining: описательные и предсказательные, классификации и регрессии, поиска ассоциативных правил, кластеризации. Практическое применение Data Mining. Особенности нечеткой логики, виды физической неопределенности. Процесс обнаружения знаний.

    презентация, добавлен 27.04.2023

  • Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.

    дипломная работа, добавлен 07.08.2018

  • Методы извлечения оценочных слов и проставления оценок отзывам. Разработка подхода к оценке отзывов об объекте, основанного на применении оценочных слов из конкретной предметной области. Рассмотрение метода классификации отзывов о фильмах на три класса.

    статья, добавлен 18.01.2018

  • Определение и приемы анализа текстов с целью нахождения и извлечения мнений и отношений автора к процессу, событию или объекту из текста в естественном языке. Исследование тональности и выделение маркеров отношения в текстах, посвященных сети Интернет.

    реферат, добавлен 30.06.2017

  • Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining, методы ее применяемые для решения задач классификации, способы классификации и прогнозирования в процессе решения бизнес-задач, прикладное программное обеспечение для работы с нейронными сетями.

    книга, добавлен 09.09.2012

  • Существующие методы аугментации тренировочных данных в задаче классификации, их сравнительная характеристика и особенности применения. Порядок проведения экспериментов по аугментированию с помощью различных подходов. Их сравнение с методом EDA.

    дипломная работа, добавлен 20.08.2020

  • Технологии извлечения знаний Data Mining. Сравнение формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining. Выявление мошенничества с кредитными карточками. Подходы к определению понятия "информационная система", многообразие элементов системы.

    контрольная работа, добавлен 19.08.2011

  • Значение понятия "скрытые знания". Определение сути методов Data mining. Язык запросов к базам данных. Выявление возможностей для создания, изменения и извлечения хранимых данных. Data mining и искусственный интеллект. Задачи кластеризации и ассоциации.

    контрольная работа, добавлен 14.04.2014

  • Основные этапы и закономерности разработки базы данных и условия эффективного применения языка запросов SQL в данном процессе. Методы написания и оптимизации запросов, а также их тестирование. Написание, анализ структуры запросов SQL к СУБД "MySQL".

    курсовая работа, добавлен 09.06.2017

  • Разработка программы "Парсер текста", выполняющей основные текстовые операции в среде программирования Python. Обзор и анализ существующих программных решений, определение функциональных требований. Описание и тестирование разработанных алгоритмов.

    курсовая работа, добавлен 31.01.2020

  • Особенности работы со слоями, масками в программе Photoshop, применение в ней различных фильтров на примере редактирования фотографии. Балансировка изображение по тональности и цветам, удаление дефектов кожи и тела, корректировка черт лица и макияжа.

    лабораторная работа, добавлен 21.02.2013

  • Анализ аналогичных игровых приложений и анализ существующих решений. Определение функциональных требований к разрабатываемой игре. Функциональное тестирование разрабатываемой игры, нагрузочное тестирование и тестирование системы на самовосстановление.

    дипломная работа, добавлен 23.12.2019

  • Возможность применения машинного обучения при классификации спама. Структура файла "spam". Программный код использования библиотеки pandas, перевода категориальных признаков в числовые. Код тестирования различного количества нейронов, его анализ.

    статья, добавлен 17.02.2019

  • Методология Process Mining, улучшение процессов с помощью алгоритмического обнаружения и анализа процессов. Поддержка цифрового преобразования путем установления связи между стратегией и операциями. Влияние Process Mining на классический консалтинг.

    дипломная работа, добавлен 07.12.2019

  • Проектирование информационной системы учета клиентов юридической фирмы "Консул". Роль и место деятельности архива, его функции. Моделирование предметной области. Анализ и выбор CASE средств. Выбор архитектуры ИС, ОС. Разработка структуры базы данных.

    дипломная работа, добавлен 20.07.2014

  • Возможности применения технологии блокчейн для повышения эффективности работы методов машинного обучения. Тенденции практического применения нейронных сетей и технологии блокчейн. Формирование обучающих выборок, сбор данных распределенными системами.

    статья, добавлен 10.05.2022

  • Порядок и основные принципы написания программы для построчной обработки текста, определение ее функций. Листинг и тестирование разработанной программы. Понятие и общая характеристика рваного массива, основные факторы и требования, предъявляемые к нему.

    контрольная работа, добавлен 26.04.2012

  • Понятие термина Data Mining, его история возникновения. Понятие искусственного интеллекта. Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining. Развитие технологии баз данных начиная с 1960-х г. Data Mining как часть рынка информационных технологий.

    реферат, добавлен 14.01.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.