IJTIMOIY TARMOQLARDAGI MATNLI KONTENTNI TAHLIL QILISHDA CHUQUR OʻRGANISH MODELLARI

Ushbu maqolada ijtimoiy tarmoqlardagi matnli ma'lumotlarni chuqur kontekstual tahlil qilish vazifasi uchun zamonaviy chuqur o'qitish modellarining samaradorligi o'rganildi. Tadqiqot doirasida foydalanuvchi izohlaridan tuzilgan ma'lumotlar to'plami asosida RNN, LSTM va transformer arxitekturasiga asoslangan DistilBERT modellarining hissiyot va mavzu (diniy, ijtimoiy, siyosiy) bo'yicha tasniflash imkoniyatlari qiyosiy tahlil qilindi. Ma'lumotlar to'plami dastlab tozalandi va normalizatsiya qilindi, so'ngra modellar ikki vazifali (sentiment va mavzu) rejimda o'qitildi. Natijalar DistilBERT modelining kontekstual bog'liqliklarni chuqurroq o'zlashtirib, an'anaviy rekurrent modellarga nisbatan yuqori aniqlik va barqarorlikni ta'minlashini ko'rsatdi.

Not yet translated