Эмоциональный анализ данных социальных сетей с использованием кластерной вероятностной нейронной сети с параллелизмом данных
Аннотация:
Социальные сети содержат огромное количество данных, которые используются различными организациями для изучения эмоций, мыслей и мнений людей. Пользователи часто используют смайлы и эмодзи в дополнение к словам, чтобы выразить свое мнение по обсуждаемой теме. Идентификация эмоций в тексте также требует изучения, однако исследования в этой области все еще находятся в начальном состоянии. Сегодня доступно недостаточно наборов данных с аннотациями интенсивностей эмоций. Сложность задачи аннотирования эмоций и дальнейшие комментарии пользователей становятся проблемами при разработке новых наборов данных. Для решения этих проблем выполняются многочисленные исследования. Разработанные методы не смогли осуществить классификацию эмоций простым и экономичным способом. В настоящей работе представлена модель эффективной классификации эмоций в записях на основе кластеризации. Набор данных записей в социальных сетях предварительно обработан для удаления нежелательных элементов и далее кластеризован. С целью повышения эффективности классификации выбраны семантические и эмоциональные признаки. Для сокращения времени вычислений и повышения эффективности системы прогнозирования вероятности эмоций предложена концепция параллелизма данных в классификаторе. Предложенная модель апробирована с использованием программного обеспечения MATLAB. В результате модель обеспечила точности для аннотированного набора данных — 92 %, а для WASSA-2017 – 94 %. Выполнен анализ производительности описанной модели с существующими методами, такими как Parallel K-Nearest Neighboring и Parallel Naive Byes Model. Результаты сравнения показали, что предложенная модель наиболее эффективно предсказывает эмоции по сравнению с существующими.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Моделирование освещенности земной поверхности для выбора режимов работы источника излучения
- Люминесцентная динамика кислородного окисления Viburnum opulus L. в растворах хитозана с наночастицами золота
- Динамическое поверхностное управление всенаправленным мобильным роботом с полными ограничениями состояния и насыщением входа
- Двухдлинноволновая цифровая голографическая интерферометрия в технических приложениях
- Структурный анализ наночастиц ZrO2 и TiO2
- Влияние покрытий поливинилбутираля с углеродными квантовыми точками на характеристики кремниевых солнечных элементов
- Численный алгоритм поиска оптимального состава реагирующей смеси на основе кинетической модели реакции
- Рамановская спектроскопия нанокомпозитов ZnO/ZnS и ZnO/ZnSe, полученных методом сольвотермического микроволнового синтеза
- Оценка возможности применения метода декомпозиции изображений по топологическим признакам для уменьшения энтропии при их сжатии
- Реализация нейронных сетей в методе многоуровневых компонентных цепей
- Алгоритм контроллера нечеткой логики для размещения файлов в системе хранения данных
- Персонализация сверточных нейронных сетей в задаче обнаружения стресса с использованием данных вариабельности сердечного ритма
- Использование топологического анализа данных для построения байесовских нейронных сетей
- Метод моделирования вязкоупругих свойств ориентированных полимерных материалов с помощью многобарьерной теории
- Проектирование микрополосковой патч-антенны на основе метаматериала SSRR для терагерцового диапазона с использованием алгоритма оптимизации Fennec Fox
- Алгоритм оперативного поддержания температурного режима блоков усиления мощности передающего комплекса радиолокационной станции на основе тепловой модели
- Конвективный теплообмен и гидродинамика течения у торцевой стенки лопатки турбины под действием магнитного поля
- Методы бесконтактной регистрации информационных сигналов для аудита информационной безопасности систем и сетей электроснабжения
- Оценивание параметров синхронного двигателя с постоянными магнитами
- Проблемы защиты содержимого внутренней памяти микроконтроллеров Renesas