Какие методы машинного обучения используются для анализа эмоциональной окраски текста?

Некоторые методы машинного обучения, которые используются для анализа эмоциональной окраски текста:

• Наивный байесовский классификатор. 1 Подход к классификации текстов, основанный на вероятностных моделях. 1 Использует теорему Байеса для расчёта вероятности того, что текст принадлежит к определённому классу настроения (например, положительному, нейтральному или отрицательному), исходя из частоты встречаемости слов в тексте. 1
• Метод опорных векторов (SVM). 13 Алгоритм машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. 1 Применяется для определения тональности текста, разделяя данные на классы (например, положительные и отрицательные отзывы) с помощью оптимально подобранной разделяющей гиперплоскости. 1
• Метод Random Forest. 1 Ансамблевая техника машинного обучения, которая создаёт множество деревьев решений в процессе обучения. 1 Каждое дерево строится независимо от других, а окончательное решение о классификации объекта принимается путём голосования, где определяющим становится класс, получивший большинство голосов от деревьев. 1
• Алгоритм градиентного бустинга. 1 Техника машинного обучения, предназначенная для решения задач регрессии и классификации, которая работает на принципе последовательного улучшения моделей. 1 Создаёт ансамбль слабых предсказательных моделей, обычно деревьев решений, путём последовательного добавления новых моделей, которые исправляют ошибки предыдущих. 1
• Рекуррентные нейронные сети (RNN). 4 Способ превратить текстовые данные в последовательные, то есть такие, что каждая последующая запись зависит от предыдущей. 4 Имеют собственную память и запоминают входные данные, которые были переданы каждому узлу. 4