В даній статті розглядається підхід навчання з вчителем (supervised learning) для вирішення проблеми, пов’язаної з Natural Language Processing (NLP), а саме сентимент-аналіз текстових даних. В ході роботи було реалізовано 4 різних класифікатори на одній й тій самій виборці даних та порівняно їх ефективність за часом навчання, тестування та точності класифікації. В результаті роботи було визначено, що найкращий метод серед реалізованих – 3D CNN модель, яка використовує BERT токенізатор для попередньої обробки тексту. Саме завдяки використанню BERT для препроцессінгу тексту цей метод показав кращі результати.
Inductive semi-supervised learning methods for natural language processing
