Анализ тональности текста (анализ настроений, анализ мнений) — это классическая задача Машинного обучения (ML), позволяющая идентифицировать, извлекать и количественно оценивать текстовые данные для облегчения Классификации (Classification) и работы с ними. К примеру, если речь идет о Текстовом блоке (Corpus) комментариев к продуктам, Sentiment Analysis способен, среди прочих, с помощью определения эмоциональной окраски: Это измеримый способ понять и проанализировать общественное восприятие различных идей и концепций или недавно запущенного продукта...

Обычно одна ML-модель решает одну задачу, например, классификация изображений или синтез текста. Это называется однозадачное обучение (STL, single-task learning). Но некоторые модели позволяют делать несколько видов прогнозов на одной выборке, например, классификация изображений и семантическая сегментация. Это уже многозадачное обучение (MTL, Multi-task learning). Основными плюсами MTL являются следующие: • меньший объем обучающей выборки для каждой из отдельных задач за счет укрупнения общего...