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 30.08.2016Разработка 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 10.12.2019Рассмотрение 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- 4. Система комплексного анализа русскоязычных текстовых сообщений на платформе IBM InfoSphere Streams
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 28.10.2019Сущность 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 26.08.2010Обучение 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 11.07.2016Задачи 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 27.04.2023Свойства 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 07.08.2018Методы 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 18.01.2018Определение 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 30.06.2017Сравнение 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 09.09.2012Существующие 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 20.08.2020Технологии 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 19.08.2011Значение 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 14.04.2014Основные 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 09.06.2017Разработка 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 31.01.2020Особенности 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 21.02.2013Анализ 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 23.12.2019Возможность 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 17.02.2019Методология 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 07.12.2019Проектирование 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 20.07.2014Возможности 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 10.05.2022Порядок 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 26.04.2012Понятие 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