Standard

Эмбеддинги языковой модели RuBERT в задаче многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети. / Олисеенко, Валерий Дмитриевич; Абрамов, Максим Викторович.

XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям: сборник материалов. СПб : Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2022. p. 45-48.

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference contribution › Research › peer-review

Harvard

Олисеенко, ВД & Абрамов, МВ 2022, Эмбеддинги языковой модели RuBERT в задаче многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети. in XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям: сборник материалов. Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ", СПб, pp. 45-48, XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям, Санкт-Петербург, Russian Federation, 25/05/22. <https://elibrary.ru/item.asp?id=48700486>

APA

Олисеенко, В. Д., & Абрамов, М. В. (2022). Эмбеддинги языковой модели RuBERT в задаче многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети. In XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям: сборник материалов (pp. 45-48). Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ". https://elibrary.ru/item.asp?id=48700486

Vancouver

Олисеенко ВД, Абрамов МВ. Эмбеддинги языковой модели RuBERT в задаче многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети. In XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям: сборник материалов. СПб: Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ". 2022. p. 45-48

Author

Олисеенко, Валерий Дмитриевич ; Абрамов, Максим Викторович. / Эмбеддинги языковой модели RuBERT в задаче многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети. XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям: сборник материалов. СПб : Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2022. pp. 45-48

BibTeX

@inproceedings{892d968205784d51bfabd8d047efd110,
title = "Эмбеддинги языковой модели RuBERT в задаче многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети",
abstract = "Работа посвящена результату построения моделей для решения существующей задачи многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети. Полученные модели основываются на эмбеддингах, извлеченных из постов посредством языковой модели RuBert, и надстроенной над ними полносвязной нейронной сети. Также проведено сравнение полученных моделей с классическими моделями нейронных сетей на основе архитектуры долгой краткосрочной памяти (LSTM). Полученные результаты позволят улучшить автоматизацию части процесса оценки степени выраженности психологических особенностей пользователей по их постам в социальной сети.",
keywords = "многоклассовая классификация, посты в социальных сетях, RuBert, long-short term memory, нейронные сети, машинное обучение",
author = "Олисеенко, {Валерий Дмитриевич} and Абрамов, {Максим Викторович}",
note = "Олисеенко В.Д., Абрамов М.В. Эмбеддинги языковой модели RuBERT в задаче многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети // Сборник докладов XXV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2022). СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2022, С. 45–48. ISBN 978-5-7629-3037-6; XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям ; Conference date: 25-05-2022 Through 27-05-2022",
year = "2022",
language = "русский",
isbn = "978-5-7629-3037-6",
pages = "45--48",
booktitle = "XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям",
publisher = "Издательство СПбГЭТУ {"}ЛЭТИ{"}",
address = "Российская Федерация",

}

RIS

TY - GEN

T1 - Эмбеддинги языковой модели RuBERT в задаче многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети

AU - Олисеенко, Валерий Дмитриевич

AU - Абрамов, Максим Викторович

N1 - Олисеенко В.Д., Абрамов М.В. Эмбеддинги языковой модели RuBERT в задаче многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети // Сборник докладов XXV Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2022). СПб: СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2022, С. 45–48. ISBN 978-5-7629-3037-6

PY - 2022

Y1 - 2022

N2 - Работа посвящена результату построения моделей для решения существующей задачи многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети. Полученные модели основываются на эмбеддингах, извлеченных из постов посредством языковой модели RuBert, и надстроенной над ними полносвязной нейронной сети. Также проведено сравнение полученных моделей с классическими моделями нейронных сетей на основе архитектуры долгой краткосрочной памяти (LSTM). Полученные результаты позволят улучшить автоматизацию части процесса оценки степени выраженности психологических особенностей пользователей по их постам в социальной сети.

AB - Работа посвящена результату построения моделей для решения существующей задачи многоклассовой классификации постов пользователей в социальной сети. Полученные модели основываются на эмбеддингах, извлеченных из постов посредством языковой модели RuBert, и надстроенной над ними полносвязной нейронной сети. Также проведено сравнение полученных моделей с классическими моделями нейронных сетей на основе архитектуры долгой краткосрочной памяти (LSTM). Полученные результаты позволят улучшить автоматизацию части процесса оценки степени выраженности психологических особенностей пользователей по их постам в социальной сети.

KW - многоклассовая классификация

KW - посты в социальных сетях

KW - RuBert

KW - long-short term memory

KW - нейронные сети

KW - машинное обучение

UR - https://scm.etu.ru/assets/files/2022/scm22/papers/stend02_045.pdf

M3 - статья в сборнике материалов конференции

SN - 978-5-7629-3037-6

SP - 45

EP - 48

BT - XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям

PB - Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ"

CY - СПб

T2 - XXV Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям

Y2 - 25 May 2022 through 27 May 2022

ER -

ID: 99229029