Μηχανική μάθηση και επεξεργασία φυσικής γλώσσας: σημασιολογικές αναπαραστάσεις, ανάλυση συναισθήματος και μοντελοποίηση χρονοσειρών

Abstract

This work addresses, firstly, the application and proposal of diverse frameworks for representing emotional states and attitudes in time series modeling through ensembles, and secondly, the conceptual development and theoretical exploration of semantic content embeddings. Through the results of an extensive experimental process focused on pandemic, financial, and energy-related time series data, we empirically demonstrate that such time series phenomena are subtly shaped by linguistic behaviors as articulated within various human communities. Based on these findings, we introduce a series of specific algorithmic structures. The proposed architectures integrate multivariate feature spaces informed by diverse emotion modeling approaches. These models are initially derived from specialized thematic content and then extended through general linguistic frameworks. For each dataset, we suggest a corresponding series of ensemble schemes. Within this context, we show that numerous linguistic contents embed, through emotional modeling, information pertinent to the specific time series phenomena under study. Additionally, we identify underlying patterns in the sequencing of emotional states and attitudes across various linguistic data streams. These patterns are then modeled to extract the relevant underlying latent information, operating under the assumption of a distributional structure established by a general methodology that we propose. Our findings suggest that this distributional structure for embedding emotional attitudes not only enhances models tackling natural language processing challenges but also improves predictive frameworks for the specific time series data under consideration. Consequently, the representations offer information that directly contributes to the mathematical description of the studied phenomena. Lastly, we demonstrate that the corresponding representational frameworks—whether purely semantic or emotion-based—capture semantic content through object relationships grounded in syntactic forms. This approach thus establishes a metric-based, end-to-end framework.

Η παρούσα εργασία αφορά αφενός την εφαρμογή και σύστοιχη πρόταση ποικίλων πλαισίων αναπαράστασης συναισθηματικών στάσεων στη μοντελοποίηση χρονοσειριακών φαινομένων μέσω μεθόδων ομαδοποίησης, και, αφετέρου, την πρόταση και θεωρητική πραγμάτευση ενσωματώσεων σημασιολογικού περιεχομένου. Μέσα από τα αποτελέσματα μιας μακράς πειραματικής διαδικασίας που αφορά χρονοσειρές πανδημικού, χρηματοοικονομικού και ενεργειακού περιεχομένου δείχνουμε, στο πλαίσιο εμπειρικών αποτιμήσεων, ότι τα συγκεκριμένα χρονοσειριακά φαινόμενα υποκαθορίζονται από τις γλωσσικές συμπεριφορές, όπως αυτές στοιχειοθετούνται εντός των ποικίλων ανθρώπινων κοινοτήτων. Σε αυτή τη βάση προτείνονται μια σειρά από συγκεκριμένα αλγοριθμικά σχήματα. Οι προταθείσες αρχιτεκτονικές ενσωματώνουν πολυμεταβλητούς χώρους χαρακτηριστικών που στοιχειοθετούνται στη βάση ποικίλων μοντελοποιήσεων συναισθήματος, οι οποίες εξάγονται αρχικώς από εξειδικευμένη θεματολογία και έπειτα από γενικά γλωσσικά πλαίσια. Προτείνεται μια σειρά ομαδοποιητών σύστοιχη κάθε συνόλου δεδομένων. Δείχνουμε, σε αυτό το πλαίσιο, το γεγονός ότι πλείστα γλωσσικά περιεχόμενα ενσωματώνουν στη βάση συναισθηματικών μοντελοποιήσεων πληροφορία σχετική με τα ειδικά χρονοσειριακού τύπου εξεταζόμενα φαινόμενα. Τέλος, προσδιορίζουμε τις υφιστάμενες εντός των διαφόρων γλωσσικών ακολουθιών κανονικότητες διάταξης των εμφανίσεων των συναισθηματικών στάσεων. Αυτές έπειτα μοντελοποιούνται, στο πλαίσιο εξαγωγής της σύστοιχης υποκείμενης λανθάνουσας πληροφορίας, υπό την υπόθεση μιας κατανεμημένης δομής που συγκροτείται από μια γενική μεθοδολογία που προτείνουμε. Δείχνουμε ότι η κατανεμημένου τύπου δομή ενσωματώσεων συναισθηματικών στάσεων βελτιώνει όχι μόνο τα σχήματα μοντελοποίησης προβληματικών σχετικών με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, αλλά και εκείνων που στοχεύουν στην πρόβλεψη των χρονοσειριακών δεδομένων που εξετάζονται. Σε αυτή τη βάση, η πληροφορία που περιέχουν οι σχετικές αναπαραστάσεις συμμετέχει στη μαθηματική περιγραφή των σχετικών φαινομένων που εξετάζονται. Τέλος, αναπτύσσουμε τη θέση ότι τα εν λόγω αναπαραστασιακά πλαίσια νοήματος, είτε εκείνα που είναι αμιγώς σημασιολογικά είτε τα συναισθηματικής βάσης, μοντελοποιούν το σημασιολογικό περιεχόμενο στη βάση σχέσεων μεταξύ αντικειμένων το περιεχόμενο των οποίων έχει στοιχειοθετηθεί μορφικά—συντακτικά. Υπό αυτή την έννοια αποτελούν πλαίσια μετρικής έδρας από άκρη σε άκρη.