АНАЛИЗ И СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРИ ОЦЕНКЕ СООБЩЕНИЙ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ
Получена: 2026-06-21 11:49:45
Опубликована: 2025-12-21
Аннотация
В данной работе анализируются последние разработки в области автоматической оценки текстового и мультимодального контента (постов, комментариев, мемов и т.д.) в социальных сетях. Рассматриваются модели, используемые для выявления языка вражды и целевых групп, анализа тональности и аспектно-ориентированного анализа тональности, а также общих задач классификации (классические модели машинного обучения, глубокое обучение, трансформерные и мультимодальные архитектуры), и сравнивается их эффективность. Результаты показывают, что трансформерные и мультимодальные подходы превосходят другие, при этом основным ограничением остаётся нехватка узбекоязычных ресурсов (корпусов, моделей, эмбеддингов).
Ключевые слова
Список литературы
Об авторах
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Как цитировать
