Отрывок: Искусственный интеллект 24 042412 комбинированную тематическую модель (CombinedTM), чтобы исследовать включение контекстуализированных представлений в тематические модели. Модель строится вокруг двух основных компонентов: нейронной тематической модели ProdLDA [24] и встроенного представления SBERT [4]. В статье [5] авторы предлагают похожую тематическую модель - Zero-Shot Top...
Название : Использование методов кластеризации текстов на естественном языке в рекомендательных системах
Авторы/Редакторы : Пуговкина Е. Д.
Белоусов А. А.
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Пуговкина, Е. Д. Использование методов кластеризации текстов на естественном языке в рекомендательных системах / Е. Д. Пуговкина, А. А. Белоусов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 4: Искусственный интеллект / под ред. А. В. Никонорова. - 2022. - С. 041022.
Аннотация : Рекомендательные системы достаточно новое направление в области искусственного интеллекта. Изучение подходов, позволяющих находить предпочтения пользователей, является важной задачей, в частоте, наибольший интерес представляют текстовые данные, генерируемые пользователем или системой. Использование алгоритмов тематического моделирования текстов для поиска схожих пользователей или элементов представляет интерес как с точки зрения обработки естественного языка, так и соо стороны построения рекомендательных алгоритмов.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\491054
Ключевые слова: NLP
тематическое моделирование
рекомендательные алгоритмы
рекомендательные системы
методы кластеризации
кластеризация текстов
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-041022.pdf737.44 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.