Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Комплексный инструмент для автоматизированного тонально-эмотивного анализа тематических текстов

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3A6AMNIZ2R" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:6AMNIZ2R - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://vestnikmephi.elpub.ru/jour/article/view/93/0" target="_blank" >https://vestnikmephi.elpub.ru/jour/article/view/93/0</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.56304/S2304487X20030086" target="_blank" >10.56304/S2304487X20030086</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    ruština

  • Název v původním jazyce

    Комплексный инструмент для автоматизированного тонально-эмотивного анализа тематических текстов

  • Popis výsledku v původním jazyce

    "В работе представлен инструмент для комплексного тематического, аспектно-тонального и эмо-nтивного анализа текстовых данных написанных на естественном языке. Для тематического анализаnприменяется метод на базе вероятностно-энтропийных характеристик, позволяющий автоматиче-nски определять количество тематик в текстовой коллекции"

  • Název v anglickém jazyce

    Комплексный инструмент для автоматизированного тонально-эмотивного анализа тематических текстов

  • Popis výsledku anglicky

    A tool for complex thematic, tonal, aspect-sentiment, and emotive analysis of natural-language texts is reported. For thematic analysis, a method based on probabilistic-entropy characteristics is employed, which allows us to identify automatically the number of topics in a text collection. Aspect-based sentiment analysis is performed within the neural network model with the topology of an interactive attention network, which demonstrates an accuracy of 0.58 by F1-macro score on the corpus from the SentiRuEval-2015 competition, thus outperforming the best results of the competition.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    "Вестник Национального исследовательского ядерного университета” МИФИ”"

  • ISSN

    2304-487X

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    9

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    RU - Ruská federace

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    279-288

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus