Some Features of Sentiment Analysis for Russian Language Posts and Comments from Social Networks

Sidorov Nikita; Slastnikov Sergey

doi:10.1088/1742-6596/1740/1/012036

Публикации

?

Some Features of Sentiment Analysis for Russian Language Posts and Comments from Social Networks

Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1740. P. 1–6.

Sidorov Nikita, Slastnikov Sergey

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

DOI

Ключевые слова: embedding convolutional neural networks Sentiment Analyses

Применение технологий компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации

Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276

Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...

Добавлено: 10 сентября 2026 г.

On calibration of remote sensing retrievals of ecosystem respiration (Reco) with tower measurements over,Russian forests and wetlands

Shabanov N., Kuricheva O., Kurbatova J. и др., / Series Working Papers SSRN "Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice". 2026.

Добавлено: 21 августа 2026 г.

Three Algorithms for Merging Hierarchical Navigable Small World Graphs

Пономаренко А. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025.

Добавлено: 30 июля 2026 г.

Growth in noncommutative algebras and entropy in derived categories

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Multilinear nilalgebras and the Jacobian theorem

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Ансамбль современных моделей компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков

Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127

Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...

Добавлено: 12 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Recognition of Mentally Pronounced Russian Phonemes Using Convolutional Neural Networks and Electroencephalography Data

Seleznev L. E., Chupakhin A. A., Kostenko V. A. и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2023 Vol. 32 No. 2 P. 73–85

Добавлено: 2 октября 2025 г.

Convolutional Neural Networks Decode Finger Movements in Motor Sequence Learning from MEG Data

Zabolotniy A., Chan R. W., Моисеева В. В. и др., Frontiers in Neuroscience 2025 Vol. 19 Article 1623380

Добавлено: 2 октября 2025 г.

Automatic Morpheme Segmentation for Russian: Can an Algorithm Replace Experts?

Morozov D., Garipov T., Ляшевская О. Н. и др., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 71–84

Introduction: Numerous algorithms have been proposed for the task of automatic morpheme segmentation of Russian words. Due to the differences in task formulation and datasets utilized, comparing the quality of these algorithms is challenging. It is unclear whether the errors in the models are due to the ineffectiveness of algorithms themselves or to errors and inconsistencies ...

Добавлено: 7 января 2025 г.

Proceedings Volume 11605, Thirteenth International Conference on Machine Vision

Teplyakov L., Kaymakov K., Shvets E. и др., SPIE, 2021.

Добавлено: 5 ноября 2024 г.

Построение и визуализация обобщённого графа диалога по корпусу диалогов

Дьяконов А. Г., Штыков П. А., Прикладная дискретная математика 2023 № 59 С. 111–127

Предлагается определение обобщённого диалогового графа, с помощью которого описывается структура диалога по корпусу однородных диалогов. Задача построения такого графа является актуальной в современном разговорном искусственном интеллекте, однако работ с конкретными результатами мало, часто не даётся полного описания алгоритмов, не выкладывается код с их реализацией. В настоящей работе предложен метод построения обобщённого диалогового графа, который реализован ...

Добавлено: 18 марта 2024 г.

Lightweight and Elegant Data Reduction Strategies for Training Acceleration of Convolutional Neural Networks

Демидовский А. В., Artyom Tugaryov, Aleksei Trutnev и др., Mathematics 2023 Vol. 14 No. 11 Article 3120

Добавлено: 12 сентября 2023 г.

Non-discrete Sentiment Dataset Annotation: Case Study for Lövheim Cube Emotional Model

Колмогорова А. В., Communications in Computer and Information Science 2020 Vol. 1242 P. 154–164

Добавлено: 30 октября 2022 г.

Lövheim Cube-Backed Emotion Analysis: From Classification to Regression

Колмогорова А. В., Communications in Computer and Information Science 2022 No. 1503 P. 97–107

Добавлено: 30 октября 2022 г.

MobileEmotiFace: Efficient Facial Image Representations in Video-Based Emotion Recognition on Mobile Devices

Демочкина П. В., Савченко А. В., , in: Pattern Recognition. ICPR International Workshops and Challenges. Virtual Event, January 10–15, 2021, Proceedings, Part V.: Springer, 2021. P. 266–274.

Добавлено: 10 апреля 2022 г.

Touching the Limits of a Dataset in Video-Based Facial Expression Recognition

Чураев Е. Н., Савченко А. В., , in: 2021 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2021. P. 633–638.

Добавлено: 7 октября 2021 г.

Comparative Study Of Data Clustering Algorithms And Analysis Of The Keywords Extraction Efficiency: Learner Corpus Case

Щербакова А. М., / NRU HSE. Series WP BRP "Linguistics". 2020.

Добавлено: 2 декабря 2020 г.