Репозиторий Самарского университета
Отрывок: д. 3. РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ Для реализации модели была использована библиотека Keras. С помощью нее можно спроектировать нейронную сеть, задав параметры для ее оптимальной настройки под канкретную задачу. Параметр Dropout был задан 0.2, что означает, что 20% случайно выбранных нейронов игнорируются во время обучения на каждом цикле обновления весов. Это поможет избежать быстрой перенастройки сети. Количество эп...
| Название : | Морфологический анализ текста с помощью нейронных сетей |
| Авторы/Редакторы : | Жданова А. Н. Куприянов А. В. Шеренков Д. С. |
| Дата публикации : | 2022 |
| Библиографическое описание : | Жданова, А. Н. Морфологический анализ текста с помощью нейронных сетей / А. Н. Жданова, А. В. Куприянов, Д. С. Шеренков // 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. 041552. |
| Аннотация : | Статья посвящена применению технологии нейронных сетей для решения задачи морфологического анализа текста. Для обучения был использован банк размеченного текста, где каждому слову поставлены в соответствие его часть речи и форма слова. Было проведено сравнение точности разметки с доступными сервисами, использующими как нейросетевой подход, так и библиотечный метод морфологического анализа. |
| Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\491079 |
| Ключевые слова: | автоматическая обработка текста рекуррентная нейронная сеть морфологический анализ текста обучение нейронной сети |
| Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|
| ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-041552.pdf | 742.52 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.