Сентимент-анализ в машинном обучении с использованием русскоязычных данных

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.