Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/14995
Название: Information system for the intellectual assessment customers text reviews tonality based on artificial neural networks
Авторы: Rudnichenko, Mykola
Рудніченко, Микола Дмитрович
Antoshchuk, Svitlana
Антощук, Світлана Григорівна
Vychuzhanin, Volodymyr
Вичужанін, Володимир Вікторович
Ben, Andrii
Бень, Андрій Павлович
Petrov, Igor
Петров, Ігор Михайлович
Ключевые слова: machine learning
big data
data mining
data science
neural networks
deep learning
nature language processing
Дата публикации: 2020
Издательство: CEUR-WS
Библиографическое описание: Rudnichenko, M., Antoshchuk, S., Vychuzhanin, V., Ben, A., Petrov, I. (2020). Information system for the intellectual assessment customers text reviews tonality based on artificial neural networks. CEUR Workshop Proceedings, Volume 2711, P. 371-385.
Краткий осмотр (реферат): This article presents the results of the concept development and software information system for assessing text data tonality implementation by users based on artificial neural networks. The main problems in this topic are identified, the features of using deep machine learning for the text data mining problems are presented. An information system project has been developed, the preprocessing procedure and data filtering algorithms have been described, the specifics of data normalization for formalizing artificial neural network models are formalized. The options for using the information system, the block structure, the interface prototype and the procedure for user interaction with the software application are developed. The training effectiveness study results and the use of an artificial neural network model to solve the tasks are presented, the most suitable values of hyperparameters that have a primary impact on the model quality are identified and selected.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/14995
ISSN: 16130073
Располагается в коллекциях:2020

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
paper29.pdf774.55 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.