62
Abstract:
A method for sentiment analysis in natural language processing using
machine learning is presented, as well as words with positive or negative connotations,
grammar and sentence structure, and contextual algorithms.
Key words:
Machine learning, Natural language processing, Sentiment analysis, Words
with positive or negative connotations, Grammar and sentence structure, Context
algorithm.
Машинное обучение (Machine Learning) - это подход к обработке данных,
основанный на использовании алгоритмов, которые могут “обучаться” на основе
большого количества данных и выявлять скрытые зависимости в этих данных. Этот
подход используется в различных областях, включая анализ текста.
Машинное обучение работает следующим образом. Сначала для обучения
алгоритма необходимо иметь большой набор данных, который содержит
информацию об объектах, которые нужно классифицировать или предсказывать.
Например, это могут быть текстовые данные, в которых нужно выделить ключевые
слова или именованные сущности.
Затем на основе этого набора данных строится модель, которая может
“обучаться” на этих данных и выдавать результаты для новых данных, которые не
были использованы при обучении. Модель может быть обучена с помощью
различных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья
решений, нейронные сети и другие.
После того, как модель обучена, она может использоваться для классификации
или предсказания новых данных. Например, если модель была обучена на текстах,
то она может использоваться для выделения ключевых слов или определения
тональности текста.
