• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Анализ моделей векторных представлений слов в задаче разметки семантических ролей в русскоязычных текстах

Лейсан Маратовна Кадермятова, Елена Викторовна Тутубалина
1026-1043
Аннотация: Изучено влияние использования векторных представлений слов на качество установления семантических ролей в русскоязычных текстах. Задача установления семантических ролей в русскоязычных текстах получила широкое распространение после выхода на свет корпуса FrameBank. Были исследованы модели векторных представлений слов word2vec, fastText и ELMo (Embeddings from Language Models). Анализировались метрики качества микро- и макро-F1 как оценочные показатели результатов автоматической разметки актантов. Был проведен ряд экспериментов, демонстрирующих, что модели ELMo, основанные на токенах предикатно-аргументных конструкций, показывают больший прирост качества по сравнению со всеми остальными моделями, в том числе, в сопоставлении с моделями ELMo, обученными на леммах, как по величине микро-F1, так и по величине макро-F1.
Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, векторные представления слов, семантические роли.

Тестирование методов анализа тональности текста, основанных на словарях

Елена Викторовна Тутубалина, Владимир Владимирович Иванов, Мария Загулова, Никита Мингазов, Ильсеяр Алимова, Валентин Малых
138-162
Аннотация:

Технологии анализа тональности текста развиваются интенсивно, что обусловлено ростом объемов открытых источников, представляющих мнения пользователей интернета по различным вопросам. В статье описаны методы для анализа тональности текстов отзывов и коротких сообщений (твитов), приводятся результаты оценки их качества, которая производилась в рамках российского семинара SentiRuEval-2015.

Ключевые слова: извлечение информации, анализ тональности, классификация текстов, машинное обучение с учителем.
1 - 2 из 2 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2021 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества