Facebook text posts classification with TensorFlow

Abstract

Анотація. Сьогодні однією з основних тенденцій розвитку Інтернету є зростаюча популярність соціальних мереж. Все більше людей «створюють зв'язки» один з одним, і в результаті кількість користувачів соціальних мереж зростає в геометричній прогресії. Тепер важко знайти людину, яка не має власних Facebook, Twitter чи Instagram сторінок. Люди все частіше взаємодіють у віртуальному просторі через різні канали комунікації і соціальні мережі-один з найпопулярніших видів. У цих умовах використання соціальних мереж як джерела інформації для запобігання кібератакам чи визначення ступеня загрози (настроїв, відношення) щодо досліджуваного об'єкта стає дуже актуальним. Більшість людей не уявляють свого життя без соціальних мереж: ми переглядаємо останні новини, дізнаємося про останні інновації на ринку, читаємо навчальні статті, ділимося інформацією з нашими друзями, стежимо за останніми подіями, що відбулися в їхньому житті, і т.д. Обробка природних мов (ОПМ) є однією з найважливіших технологій XXI століття. Машинне розуміння є дуже цікавим, але складним завданням як в обробці природних мов (ОПМ), так і в дослідженні штучного інтелекту (ШІ). ОПМ можна застосовувати там, де потрібна взаємодія людини з машиною (людино-машинна взаємодія). Останнім часом глибокі методи навчання показують вражаючі результати в вирішенні завдань, що стосуються ОПМ. Стандартні моделі глибокого навчання часто можуть використовуватися для вирішення цілого ряду завдань без необхідності застосування традиційних аналітичних інженерних методів, що потребують надзвичайно багато ресурсів. У цій статті ми розглянемо завдання класифікації текстів по відношенню до досліджуваного об'єкта за допомогою фреймворка «TensorFlow». Ключові слова: машинне навчання, глибоке навчання, обробка природних мов, інтелектуальний аналіз тексту, TensorFlow. Аннотация. Сегодня одной из основных тенденций развития Интернета является растущая популярность социальных сетей. Все больше людей «создают связи» друг с другом, и в результате количество пользователей социальных сетей растет в геометрической прогрессии. Сейчас трудно найти человека, который не имеет собственных Facebook, Twitter или Instagram страниц. Люди все чаще взаимодействуют в виртуальном пространстве через различные каналы коммуникации и социальные сети-один из самых популярных видов. В этих условиях использование социальных сетей как источника информации для предотвращения кибератакам или определения степени угрозы (настроений, отношений) по поводу исследуемого объекта становится очень актуальным. Большинство людей не представляют своей жизни без социальных сетей: мы просматриваем последние новости, узнаем о последних инновациях на рынке, читаем учебные статьи, делимся информацией с нашими друзьями, следим за последними событиями, произошедшими в их жизни, и т.д. Обработка естественных языков (ОЕЯ) является одной из важнейших технологий XXI века. Машинное понимание очень интересное, но сложное задание как в обработке естественных языков (ОЕЯ), так и в исследовании искусственного интеллекта (ИИ). ОЕЯ можно применять...