ХШУИС-ийн эрдэм шинжилгээний их семинар 2021 оны 5 сарын 28 ны Баасан гараг, 17:00 цагт google meet-р (https://meet.google.com/ntu-qnds-ghi) болно.
Илтгэгч: МУИС-ХШУИС-МКУТ-ийн багш, ШУТИС-МХТС-ийн Компьютерийн програм хангамжийн докторант Д.Энхзол.
Сэдэв: Бичвэрээс зураг үүсгэх аргаар жиргээний сэтгэгдлийн мэдрэмжийг шинжлэх нь (Sentiment Analysis in Tweet using "Text2Plot" method)
Агуулга: Олон нийтийн сүлжээн дэх пост, жиргээ, блог зэрэг цахим агуулга улам бүр нэмэгдэж байна. Иймд нийтлэгчийн үзэл бодол, сэтгэгдлийн туйлшрал буюу эерэг, сөрөг хандлагыг автоматаар шинжлэн ангилах шаардлага хэрэгцээ байна. Уг шинжилгээг хийснээр байгууллага, компани, сонирхсон хүмүүс тухайн цаг үед тодорхой сэдвийн дагуу нийгмийн сэтгэгдлийг эерэг, сөрөг байгааг мэдэрч үйл ажиллагаагаа үнэлэх, тусгах боломжтой болох юм. Уг судалгаагаар богино бичвэр болох жиргээний хувьд ерөнхий сэтгэгдлийг машин, гүн сургалтын аргуудыг хэрэглэн шинжлэхтэй холбогдуулан өгөгдөл дээрх урьдчилан боловсруулалтын арга, загвар, туршилтын үр дүнгийн талаар танилцуулна. Ялангуяа өгөгдлийг урьдчилсан боловсруулан тоон хэлбэрт хувиргаж машин сургах үйл ажиллагаатай холбогдуулан судлаачдын ашигладаг Text-to-vector (Word2Vec by Google, Glove by Stanford, Fast Text by Facebook), Text-to-image (GAN, DTGAN), үгсийн сангийн нөөцөд тулгуурласан илэрхийлэл зэрэг нийтлэг арга байдаг бол бид “Text2Plot” шинэ аргыг боловсруулж дэвшүүлсэн нь эерэг үр дүн гаргасан ба цаашид өргөтгөн хөгжүүлэх боломжтой нь ажиглагдсан.
Агуулга: Олон нийтийн сүлжээн дэх пост, жиргээ, блог зэрэг цахим агуулга улам бүр нэмэгдэж байна. Иймд нийтлэгчийн үзэл бодол, сэтгэгдлийн туйлшрал буюу эерэг, сөрөг хандлагыг автоматаар шинжлэн ангилах шаардлага хэрэгцээ байна. Уг шинжилгээг хийснээр байгууллага, компани, сонирхсон хүмүүс тухайн цаг үед тодорхой сэдвийн дагуу нийгмийн сэтгэгдлийг эерэг, сөрөг байгааг мэдэрч үйл ажиллагаагаа үнэлэх, тусгах боломжтой болох юм. Уг судалгаагаар богино бичвэр болох жиргээний хувьд ерөнхий сэтгэгдлийг машин, гүн сургалтын аргуудыг хэрэглэн шинжлэхтэй холбогдуулан өгөгдөл дээрх урьдчилан боловсруулалтын арга, загвар, туршилтын үр дүнгийн талаар танилцуулна. Ялангуяа өгөгдлийг урьдчилсан боловсруулан тоон хэлбэрт хувиргаж машин сургах үйл ажиллагаатай холбогдуулан судлаачдын ашигладаг Text-to-vector (Word2Vec by Google, Glove by Stanford, Fast Text by Facebook), Text-to-image (GAN, DTGAN), үгсийн сангийн нөөцөд тулгуурласан илэрхийлэл зэрэг нийтлэг арга байдаг бол бид “Text2Plot” шинэ аргыг боловсруулж дэвшүүлсэн нь эерэг үр дүн гаргасан ба цаашид өргөтгөн хөгжүүлэх боломжтой нь ажиглагдсан.