MASHINALI O‘RGATISH USULLARI YORDAMIDA MATNNI SENTIMENT TAHLIL QILISH
Ключевые слова:
Тональность текста, анализ тональности, машинное обучение, глубокое обучение, искусственные нейронные сети, Naive Bayes, Support Vector Machine, Logistic Regression, обработка естественного языка (NLP).Аннотация
Анализ тональности текста является одной из ключевых задач в области обработки естественного языка (NLP). Этот метод позволяет определить эмоциональное состояние текста, будь то положительное, отрицательное или нейтральное. В данной работе анализируются методы определения тональности текста и их подходы, основанные на машинном обучении и глубоком обучении. Вначале рассматриваются теоретические основы анализа тональности и его применение с использованием программных инструментов
В работе описаны методы машинного обучения, такие как Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM) и Logistic Regression, для классификации тональности текста. Также рассматриваются методы глубокого обучения, особенно искусственные нейронные сети и современные трансформерные модели, которые позволяют учитывать контекст и распознавать сложные грамматические структуры.
Библиографические ссылки
1. Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, Morgan & Claypool Publishers.
2. Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2(1–2), 1–135.
3. Vinyals, O., & Le, Q. V. (2015). “A Neural Network for Factored Translation Models.” Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning.
4. Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). “Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality.” Proceedings of NeurIPS 26.
5. Scikit-learn Documentation. (2023). “Machine Learning in Python.” https://scikit-learn.org/stable/index.html.
6. Hirschberg, J., & Manning, C. D. (2015). “Natural Language Processing.” Communications of the ACM, 58(6), 43–50.
7. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. A., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Proceedings of NeurIPS 30.
