Semi-supervised deep learning for the classification of eldercare workers’ sentiments - Toivanen, Ida (2022)
Tekstin luokitteluun on olemassa laaja tutkimuksen kirjo, mutta vain osa siitä on puoliohjattujen syvien neuroverkkojen pohjalta tehtyä – etenkin, kun opetusaineisto on ollut englannin kielellä, tai muulla huomattavan paljon tutkitulla kielellä. Tässä pro gradussa käymme läpi puoliohjattujen syväoppimismenetelmien kirjallisuutta tekstin luokittelussa, ja luomme käytännön toteutuksen kolmelle puoliohjatulle tekstin luokittelumenetelmälle. Nämä menetelmät opetetaan ja testataan pienenpuoleisella, suomenkielisellä aineistolla. Tulosten perusteella voitaisiin sanoa, että puoliohjattujen menetelmien yhteydessä on kannattavaa käyttää regularisointimenetelmiä ylisovittumisen ehkäisemiseksi, varsinkin kun opetusaineisto on pieni. Jotta voitaisiin saada kokonaisvaltaisempi kuva eri puoliohjattujen menetelmien kannattavuudesta ja luotettavuudesta luonnollisen kielen luokittelutehtävässä, olisi suomenkielisistä syväoppimismalleista ja regularisoinnista hyvä tehdä lisää tutkimusta.