Реализация классификатора групп в социальных сетях с помощью рекуррентных и свёрточных нейронных сетей
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-1-100-115Ключевые слова:
социальные сети, свёрточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, Python, KerasАннотация
В данной статье авторы рассматривают проблему классификации сообществ в социальной сети ВКонтакте. Исследовано применение нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. В работе построена модель нейронной сети с рекуррентной долговременной памятью (LSTM) с использованием современных программных технологий и методологий. Результирующая модель обучается на тестовом наборе данных, а также оценивается с использованием выбранных показателей, таких как F1, точность и потери. Модель свёрточной нейронной сети также строится и оценивается. Впоследствии эти модели сравнивают между собой. Модель, основанная на свёрточных нейронных сетях, имеет более высокое значение метрик, чем модель, основанная на модели LSTM. Предлагаются методы предварительной обработки данных, а также использование фреймворка Keras для Python с бэкэндом Tensorflow для построения классификаторов нейронных сетей. Полученная в результате свёрточная сетевая модель применима к основному набору данных при поиске радикальных сообществ в социальных сетях. Проведены исследования модели и представлен анализ результатов.
Скачивания
Библиографические ссылки
Абрамов Р.А. Основные метрики задач классификации в машинном обучении. URL: https://webiomed.ai/blog/osnovnye-metriki-zadach-klassifikatsii-v-mashinnom-obuchenii/ (дата обращения: 12.08.2020).
Багутдинов Р.А., Саргсян Н.А., Красноплахтыч М.А. 2020. Аналитика, инструменты и интеллектуальный анализ больших разнородных и разномасштабных данных. Экономика. Информатика. 47 (4): 792–802. DOI 10.18413/2687-0932-2020-47-4- 792-802.
Батура Т.В. 2017. Методы автоматической классификации текстов. Программные продукты и системы. 1 (30): 85–99. DOI: 10.15827/0236-235X.030.1.085-099.
Котельников Е.В. 2012. Комбинированный метод автоматического определения тональности текста. Программные продукты и системы. 3 (109): 189–195.
Котельников Е.В., Клековкина М.В. 2011. Автоматический анализ тональности текстов на основе методов машинного обучения. РОМИП. URL: http://www.dialog-21.ru/media/1380/105.pdf. (дата обращения: 12.08.2020).
Кузьмицкий Н.Н. 2013. Создание универсальных классификаторов текстовых образов на основе сверточных нейросетевых технологий. ГрафиКон'2013: 23-я Международная конференция по компьютерной графике и зрению: 234–238.
Мащенко Е.Н, Оболенский Д.М., Соина А.С., Ченгарь О.В. 2020. «Разобщающий», «нейтральный» и «объединяющий» контент сообществ сети ВКонтакте на Украине: определение понятий. The Newman in Foreign Policy. 54 (98): 38–43.
Мошкин В.С., Андреев И.А. 2019. Сравнение эффективности применения алгоритмов сентимент-анализа неструктурированных ресурсов социальных сетей. Восьмая Междунар. конф. «Системный анализ и информационные технологии». САИТ-2019: тр. конф. М.: ФИЦ ИУ РАН: 534–540.
Метрики в задачах машинного обучения. URL: https://habr.com/ru/company/ods/blog/ 328372/ (дата обращения: 12.08.2020).
Оболенский Д.М. и др. 2020. Сбор и предварительная обработка данных пользователей социальных сетей с помощью портала «Открытые Данные». Modern Science. 7 (2): 369–378.
Рубцова Ю.В. 2015. Построение корпуса текстов для настройки тонового классификатора. Программные продукты и системы. 1 (109): 72–78. DOI:10.15827/0236-235X.109.072-078.
Смирнова О.С., Шишков В.В. 2016. Выбор топологии нейронных сетей и их применение для классификации коротких текстов. International Journal of Open Information Technologies. 4 (8): 50–54.
Шевелев О.Г., Петраков А.В. 2006. Классификация текстов с помощью деревьев решений и нейронных сетей прямого распространения. Вестник Томского государственного университета. 290 (1): 300–307.
Espíndola, Rogério & Ebecken, Nelson. 2005. On extending f-measure and g-mean metrics to multi-class problems. Sixth international conference on data mining, text mining and their business applications. 35: 25-34. URL: https://www.researchgate.net/publication/286914533_On_extending_
f-measure_and_g-mean_metrics_to_multi-class_problems (дата обращения: 12 августа 2020).
Jo T. 2010. NTC (Neural Text Categorizer): Neural Network for Text Categorization. International Journal of Information Studies. 2(2): 83–96.
Kolluri J., Razia S., Nayak S.R. 2020. Text Classification Using Machine Learning and Deep Learning Models. URL: https://ssrn.com/abstract=3618895 (дата обращения: 12 августа 2020).
Kowsari J. M., Heidarysafa M. 2019. Text Classification Algorithms: A Survey. Information, 10 (4): 150–154.
Maas A.L., Daly R.E., Pham P.T., Huang D., Ng A.Y., Potts C. 2011. Learning word vectors for sentiment analysis. The International Language Technologies. 1: 142–150.
Nguyen T.H., Shirai K. 2013. Text Classification of Technical Papers Based on Text Segmentation. Natural Language Processing and Information Systems. NLDB 2013. Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin, Heidelberg, 121.
Ramasundaram S., Victor. S. 2010. Text Categorization by Backpropagation Network. International Journal of Computer Applications. 8 (6): 1–5.
Zhang, X. 2015. Character-level convolutional networks for text classification. Xiang Zhang, Junbo Zhao, Yann LeCun. In Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. Feb. 649–657 p.
Understanding LSTM Networks. URL: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs (дата обращения: 17 July 2020).
Nguyen T.H., Shirai K. 2013. Text Classification of Technical Papers Based on Text Segmentation. In: Métais E., Meziane F., Saraee M., Sugumaran V., Vadera S. (eds) Natural Language Processing and Information Systems. NLDB 2013. Lecture Notes in Computer Science, vol. 7934. Springer, Berlin, Heidelberg.
Ramasundaram, S., Victor, S. Text Categorization by Backpropagation Network. International Journal of Computer Applications. 2010. 8 (6): 1–5.
Zhang, X. Character-level convolutional networks for text classification. Xiang Zhang, Junbo Zhao, Yann LeCun. In Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. Feb. 649–657 p.
Understanding LSTM Networks. URL: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs (accessed: 17 July 2020).
Просмотров аннотации: 70
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2021 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
