Какие методы машинного обучения можно использовать для анализа негативных комментариев в интернете?

Для анализа негативных комментариев в интернете можно использовать различные методы машинного обучения, среди них:

• Наивный байесовский классификатор. gimal-ai.ru moluch.ru Основан на вероятностных расчётах. gimal-ai.ru Оценивает, к какой категории (положительной, отрицательной, нейтральной) относится текст, исходя из частоты слов. gimal-ai.ru
• SVM (метод опорных векторов). gimal-ai.ru Математическая классификация. gimal-ai.ru Среди плюсов метода — точность, но есть и минус — сложность обучения. gimal-ai.ru
• Логистическая регрессия. gimal-ai.ru Вероятностная модель. gimal-ai.ru Даёт ясные результаты, но слабо работает на коротких текстах. gimal-ai.ru
• Нейронные сети. gimal-ai.ru Глубокое обучение, трансформеры. gimal-ai.ru Учитывают контекст, могут анализировать сложные выражения и эмоции. gimal-ai.ru Среди минусов — требуются большие вычисления и размеченные данные. gimal-ai.ru
• Языковые модели. gimal-ai.ru Например, Yandex YAT, SberGPT, DeepPavlov. gimal-ai.ru Работают с фразеологизмами, поддерживают обработку больших массивов данных. gimal-ai.ru

Выбор алгоритма зависит от объёма входящих данных, специфики задачи и требований к точности. gimal-ai.ru Часто для повышения надёжности системы используют несколько подходов. gimal-ai.ru