Всем привет!

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Сегодня мы расскажем вам о нашем пет-проекте "Сентимент-анализ текстов"

Участники должны были создать телеграмм-бота, который может определить тональность текстов.

В качестве стека технологий, они использовали:

Python (numpy, pandas, pytorh, sklearn)

Нейронные сети

NLP

Чат-боты

В данном проекте были испытаны 3 различные версии нейронной сети. Первый раз использовался LSTM вместе с word2vec. Данная модель показала себя крайне средне. Затем во 2 попытке были улучшены embeddings и применена LSTM вместе с Bert Embedding. Этот поход поднял показатели в Roc-Auc, но в F1 модель показала себя хуже. После этого было принято решение использовать предобученный Bert вместе с Bert Embeddings. Модель показала себя значительно лучше остальных. В итоге была получена модель умеющая с достаточно высокой точностью определять тональность текста.

Посмотреть результаты нашей работы можно по ссылке ниже

https://reu-ds-club.notion.site/

Результаты всех наших пет-проектов мы публикуем в нашей базе знаний!


Источник: reu-ds-club.notion.site

Комментарии: