ZGŁOŚ PROBLEM
ODSYŁACZE
Link do zasobu (skrót):
http://azon.e-science.pl/zasoby/61978Link do zasobu (repozytorium):
https://id.e-science.pl/records/61978Metadane zasobu
Tytuł |
Usługa dokonująca analizy sentymentu |
---|---|
Osoby |
Autorzy:
Stanisław Markowski
Partner: Politechnika Wrocławska |
Opis |
Projekt zawiera model uczenia maszynowego wykorzystujący bibliotekę TensorFlow, służący do oceny sentymentu. Analiza sentymentu pozwala na określenie wydźwięku emocjonalnego wypowiedzi. Za pomocą analizy sentymentu można ocenić, czy dane stwierdzenie jest pozytywne, neutralne lub negatywne. Analiza tego typu może być bardzo przydatna w rozwiązaniach wykorzystujących interfejsy oparte na przetwarzaniu języka naturalnego, np. w systemach IoT. W niniejszym projekcie, ze względu na dostępność przypadków testowych, do celów demonstracyjnych wykorzystana została baza anglojęzycznych recenzji filmowych, które były zbiorem uczącym dla modelu. Niemniej nic nie stoi na przeszkodzie, aby w przypadku większej dostępności treści w innych dziedzinach, model został wytrenowany z wykorzystaniem nowych danych. Opracowany model został udostępniony w formie usługi za pośrednictwem aplikacji internetowej z użyciem frameworka Flask. Taka forma udostępniania tego typu mechanizmów może być w szczególności przydatna w przypadku rozproszonych systemów usługowych, w których analiza sentymentu może być wykorzystywana jako jeden z komponentów procesów realizowanych przez system. Szczegółowy opis usługi można znaleźć w wiki projektu. (Polski) |
Słowa kluczowe | "Uczenie maszynowe"@pl, "analiza sentymentu"@pl, "IoT"@pl, "usługa informatyczna"@pl |
Klasyfikacja |
Typ zasobu:
kod źródłowy Dyscyplina naukowa: Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (2018) Grupa docelowa: uczniowie, studenci, naukowcy Szkodliwe treści: Nie |
Charakterystyka |
Język programowania: Python
|
Linki zewnętrzne | |
Licencja | CC BY-SA 4.0 |
Informacje techniczne |
Deponujący: Paweł Świątek Data udostępnienia: 19-10-2021 |
Kolekcje | Kolekcja Politechniki Wrocławskiej |
Podobne zasoby
Inteligentne systemy inwestycyjne w funduszach typu Quant
Piotr Ładyżyński, praca dyplomowa, Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie, dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011)
Splunk - konfiguracja, rozpoznawanie i wizualizacja informacji o incydentach i zagrożeniach
Arkadiusz Kotynia, Julia Jancelewicz, Urszula Warmińska, inny dokument, Politechnika Wrocławska, Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika (2018)
Predykcja zmienności w modelu Blacka-Scholesa za pomocą modeli rozmytych
Krzysztof Targiel, praca dyplomowa, Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie, dziedzina nauk technicznych / automatyka i robotyka (2011)
Usługa krańcowa IoT zbierająca dane z czujnika BMP180
Zespół Laboratorium technologii usługowych i sieciowych (Katedra Informatyki i Inżynierii Systemów), kod źródłowy, Politechnika Wrocławska, Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (2018)
Usługa krańcowa IoT zbierająca dane z czujnika MPU6050
Zespół Laboratorium technologii usługowych i sieciowych (Katedra Informatyki i Inżynierii Systemów), kod źródłowy, Politechnika Wrocławska, Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (2018)
Pomiary pakietowej stopy błędów (PER) systemu Weightless
Michał Kowal, Kamil Staniec, zbiór, baza danych, Politechnika Wrocławska, Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (2018)