Разработка методов оценки эмоционального окраса русскоязычных текстов

Данная работа посвящена изучению эффективности state-of-the-art моделей машинного обучения для решения задачи оценки эмоционального окраса русскоязычных текстов. Главными целями данной работы являются исследование эффективности применения последних разработанных нейросетевых моделей в сфере обработки естественного языка, а также сравнение полученных результатов с предыдущими исследованиями, проводимыми на общедоступных наборах данных и объединение их для получения универсальной системы оценки эмоционального окраса для русского языка. Для тестирования полученных моделей были использованы общедоступные данные. Работа состоит из аналитической, теоретической и практической частей. В первую очередь рассматриваются некоторые современные языковые модели. Затем, описываются способы распределённого обучения нейросетевых моделей. Наконец, приводится сравнение результатов данной работы и предыдущих работ на полученных данных и полученные результаты на объединённом датасете.