Валидация моделей машинного обучения для автоматизированного определения тональности русскоязычных текстов
Приводятся результаты валидации 6 моделей машинного обучения для определения тональности русскоязычных публикаций по тематике качества жизни населения. Использованы коэффициенты межаннотаторского согласия – альфы Криппендорфа, каппа Коэна и каппа Флейса. Полученные значения коэффициентов показали ни...
| Опубликовано в: : | Вестник Томского государственного университета № 485. С. 206-216 |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Другие авторы: | , |
| Формат: | Статья в журнале |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001000918 |
| Итог: | Приводятся результаты валидации 6 моделей машинного обучения для определения тональности русскоязычных публикаций по тематике качества жизни населения. Использованы коэффициенты межаннотаторского согласия – альфы Криппендорфа, каппа Коэна и каппа Флейса. Полученные значения коэффициентов показали низкий уровень надежности между экспертными метками и метками, которые были присвоены моделями. Сделаны выводы о наиболее частых причинах разногласий при определении тональности моделями машинного обучения. |
|---|---|
| Библиография: | Библиогр.: 35 назв. |
| ISSN: | 1561-7793 |