|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ПсковГУ |
||
Выбор и настройка больших языковых моделей для классификации текстов в социальных сетяхстатья Исследовательская статья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
- Авторы: Мошкин В.С., Казбекова З.Г., Калабихина И.Е., Кашин М.И.
- Журнал: Информационные процессы
- Том: 25
- Номер: 3.1
- Год издания: 2025
- Первая страница: 617
- Последняя страница: 625
- DOI: 10.53921/18195822_2025_25_3.1_617
- Аннотация: В статье рассматривается задача классификации текстов в социальных сетях с использованием больших языковых моделей (LLM). Исследуются различные методы классификации, включая традиционные модели, такие как CNN, LSTM и GRU, а также современные подходы, основанные на применении LLM. Уделяется внимание проблемам дисбаланса классов в наборах данных, а также способам их решения, включая метод SMOTE и генерацию/классификацию данных на основе LLM. В рамках исследования проводится анализ влияния различных параметров модели на эффективность процесса классификации текстов. Дополнительно представлены результаты экспериментальной работы по классификации текстовых данных, извлечённых из комментариев к тематическим видео русскоязычного YouTube, при этом критерием классификации являлось наличие в тексте мотивации бросать или не бросать курить.
- Добавил в систему: Казбекова Зарина Германовна
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|