Analiza wydźwięku w tytułach anglojęzycznych artykułów informacyjnych przy użyciu rekurencyjnych sieci neuronowych

Abstract

W niniejszej pracy został omówiony i przebadany temat sentymentu w języku naturalnym, oraz wybranych architektur rekurencyjnych sieci neuronowych zbudowanych na potrzeby analizy tekstu pod tym właśnie kątem. Wykonano analizę problemu, wraz z trudnościami, które ten temat może powodować w uczeniu maszynowym. W pracy dokładnie opisano działanie sieci LSTM oraz GRU, a następnie pokazano ich możliwości i porównano wyniki modeli uczonych od początku z takimi które wykorzystują zbiór wytrenowanych wcześniej wektorów GloVe. Wszystkie badania zostały opisane i poddane ocenie poprzez miary oceny skuteczności algorytmów takie jak dokładność, precyzja czy czułość. Całość przedstawionych badań oparto na zbiorze danych z pracy „Multi-Source Social Feedback of Online News Feeds” [1], która posłużyła za bazę wiedzy.