Ruski znanstvenici razvili su novi pristup modelima obuke za analizu sentimenta internetskih tekstova koji omogućava brzo i jeftino fino podešavanje modela za različite potrebe, od marketinga, preko političkih znanosti do sociološka istraživanja. Rad ruskih znanstvenika objavljen je u časopisu IEEE Access.
Proučavanje utjecaja
Analiza sentimenta je proces identificiranja, mjerenja i tumačenja pozitivnih ili negativnih mišljenja izraženih u velikim količinama tekstualnih podataka na internetu. Ova se metoda istraživanja mišljenja koristi u sustavima preporuka, analizi vijesti, političkim znanostima, marketinškim i sociološkim istraživanjima.
Jevgenij Koteljnjikov, Anastasja Koteljnjikova, Sergej Vučegžanin
Uz to, takva se analiza može koristiti za proučavanje utjecaja objava na društvenim mrežama na učinkovitost marketinških kampanji, reakcija potrošača na proizvode tvrtke pa i za predviđanje kretanja na burzi na temelju raspoloženja na društvenim mrežama.
Ubrzavanje modela
Tijekom proteklih nekoliko godina postignut je značajan napredak u analizi sentimenata, posebice primjenom dubokih neuronskih mreža u obradi teksta. Međutim, problemi nastaju kad se obučeni model prenese iz jednog područja u drugo. Na primjer, model za analizu recenzija restorana neće dobro funkcionirati s recenzijama banaka.
freepik
Znanstvenici danas pokušavaju pronaći način da ubrzaju prijenos modela i učine ga učinkovitijim jer bi to uštedjelo mnogo novca i truda. Drugi izazov s kojim se suočavaju znanstvenici je kako brzo i jeftino poboljšati kvalitetu analize raspoloženja pomoću neuronske mreže u određenoj domeni.
Brz prijenos modela
Istraživači Laboratorija za inteligentne sustave Državnog sveučilišta Vjatka razvili su tako pristup koji omogućuje brz prijenos modela analize sentimenta. Autori su otkrili da će kod prijenosa nekog univerzalnog modela analize sentimenta, treniranog na velikoj kolekciji različitih tekstova iz jednog područja, kvaliteta analize biti niska. To znači da model treba fino podesiti.
Jevgenij Koteljnjikov, Anastasja Koteljnjikova, Sergej Vučegžanin
Istraživanje velikih razmjera na više od 280 tisuća tekstova na ruskom jeziku pokazalo je da fino podešavanje univerzalnog modela zahtijeva samo nekoliko stotina označenih tekstova iz novog područja, a ne tisuće ili desetke tisuća kao za primarnu obuku. Uz to, autori su uvježbali međudomenski model na ruskom jeziku koji učinkovito analizira sentimente u različitim područjima i učinili ga javno dostupnim.
Izvor:Bug.hr
Alright, alright, jilievopk… Downloaded the app and gave it a spin (pun intended!). Found a few games that caught my eye. Worth a look if you’re on the hunt. Here’s the link: jilievopk
Alright, guys, let’s talk 88phatbet. I gotta say, this site’s got some serious potential. Good selection of games, and seems reliable enough. Just a heads-up, do your due diligence as always, but I’m cautiously optimistic! Check it out here: 88phatbet
If you’re a slots fan, uu88slot is worth checking out. They’ve got a massive selection of games, from classic fruit machines to all the latest video slots. Plus, some of the jackpots are HUGE! Give them a spin! uu88slot
Alright, gave va88betvn a crack. It’s got a decent layout. Time to see if the odds are any good! If you’re searching for a different option, give it a suss: va88betvn