Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Анализ тональности по лексикону
Подход с использованием словарей пред размеченных слов с их полярностями для вычисления общего балла текста.
Анализ тональности с помощью машинного обучения
Методы обучения с учителем, использующие классические алгоритмы, такие как SVM, Наивный Байес или Случайный лес, для классификации тональностей.
Анализ тональности с помощью глубокого обучения
Использование глубоких нейронных сетей (LSTM, GRU, Трансформеры) для фиксации сложных контекстуальных связей в тексте.
Анализ тональности на основе аспектов
Определение конкретных аспектов продукта/услуги и анализ тональности, связанной с каждым аспектом индивидуально.
Обнаружение тонких эмоций
Классификация сверх положительного/отрицательного для идентификации специфических эмоций, таких как радость, гнев, страх, удивление, отвращение или печаль.
анализ сарказма и иронии
Обнаружение выражений, буквальный смысл которых отличается от подразумеваемого и требует продвинутого контекстуального понимания.
Многоязычный анализ тональности
Техники, адаптированные для обработки и анализа тональности на нескольких языках с использованием кросс-языковых или специфических моделей.
Анализ тональности в реальном времени
Системы, оптимизированные для мгновенной обработки непрерывных потоков данных, таких как социальные сети или прямые комментарии.
Мультимодальный анализ тональности
Интеграция нескольких модальностей (текст, изображения, аудио, видео) для более полного и тонкого анализа тональности.
Анализ тональности, ориентированный на предметную область
Адаптация моделей анализа тональности к словарям и выражениям, специфичным для определенных предметных областей (медицинская, финансовая и т.д.).
Сравнительный анализ тональности
Определение предпочтений и сравнений между различными сущностями или вариантами в одном и том же тексте.
Анализ неявного сентимента
Обнаружение чувств, выраженных косвенно, без явных слов полярности, требующих контекстуального вывода.