Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75496
Title: Сентимент-анализ в машинном обучении с использованием русскоязычных данных
Authors: Кудинкина, Екатерина Андреевна
metadata.dc.contributor.advisor: Семенов, Михаил Евгеньевич
Keywords: нейронные сети; анализ тональности; машинное обучение; векторизация; глубокое обучение; neural networks; sentiment-analysis; machine learning; vectorization; deep learning
Issue Date: 2023
Citation: Кудинкина Е. А. Сентимент-анализ в машинном обучении с использованием русскоязычных данных : бакалаврская работа / Е. А. Кудинкина ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. М. Е. Семенов. — Томск, 2023.
Abstract: В работе рассмотрены различные языковые модели, обученные анализировать финансовые заголовки компаний, торгующих на бирже. Применена предобработка текста, векторизация, и обучение классификаторов. Проведена оценка обучения моделей с помощью основных метрик машинного обучения.
The paper considers various language models trained to analyze the financial headlines of companies trading on the stock exchange. Text preprocessing, vectorization, and training of classifiers are applied. The evaluation of model training using basic machine learning metrics was carried out.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75496
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы (ВКР)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TPU1461746.pdf3,7 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.