SỬ DỤNG MẠNG CNN TRÍCH RÚT ĐẶC TRƯNG LIÊN QUAN ĐẾN CÁC TIN NHẮN KHẨN CẤP TRÊN MẠNG XÃ HỘI

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Nam Anh Đào, Mạnh Hùng Lê, Quỳnh Anh Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên, 2022

Mô tả vật lý: tr.45729

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 335549

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Analysis of the likelihood of attributes like real or false awareness, given a series of message from social media, is a common problem in natural language processing (NLP). This paper presents a reliable method for categorizing emergency of messages in Tweeter. We rely on representation of text features by image patterns instead of using original features extracted from text message. The initial text features were extracted with morphological segmentation and statistical analysis of appearance of keywords in messages by NLP techniques. In order to increase the classification accuracy image patterns-based approach was implemented. The transformation of text features into image allows applying convolution operations for patterns detection. This opens the way to combinations of NLP and image analysis where the powers of both are preserved. Convolutional neural networks were performed with image patterns for the final social media sentence classification. Pros and cons of the method were discussed along with comprehensive report of performance.Từ các thông tin trên các trang mạng xã hội, bài toán phân tích xác định nội dung là thật hay giả là một vấn đề cần nghiên cứu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Bài báo trình bày một phương pháp để phân loại trường hợp cấp thiết trong các tin nhắn trên Tweeter. Nhóm nghiên cứu dựa vào biểu diễn các đặc trưng văn bản bằng các mẫu hình ảnh thay vì sử dụng các đặc trưng text được trích xuất trực tiếp từ tin nhắn văn bản. Trong các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các đặc trưng text thường trích chọn dựa trên việc phân đoạn hoặc phân tích thống kê tần suất xuất hiện của các từ khóa trong các tin nhắn văn bản. Để làm tăng độ chính xác của việc phân lớp nhóm nghiên cứu đã cài đặt một phương pháp dựa trên nhận dạng các mẫu ảnh. Việc chuyển từ đặc trưng text thành ảnh cho phép áp dụng các phép toán tích chập để nhận dạng các mẫu. Điều này mở ra một sự kết hợp giữa NLP và phân tích hình ảnh. Bài báo sử dụng mạng nơ ron tích chập (CNN) thực hiện với các mẫu ảnh để phân lớp các câu. Nghiên cứu cũng được so sánh với các phương pháp khác để đánh giá trong phần mô phỏng so sánh của nghiên cứu đề xuất.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR