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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЖданова А. Н.ru
dc.contributor.authorКуприянов А. В.ru
dc.contributor.authorШеренков Д. С.ru
dc.coverage.spatialавтоматическая обработка текстаru
dc.coverage.spatialрекуррентная нейронная сетьru
dc.coverage.spatialморфологический анализ текстаru
dc.coverage.spatialобучение нейронной сетиru
dc.creatorЖданова А. Н., Куприянов А. В., Шеренков Д. С.ru
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\491079ru
dc.identifier.citationЖданова, 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.ru
dc.description.abstractСтатья 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.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. -ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 4 : Искусственный интеллектru
dc.titleМорфологический анализ текста с помощью нейронных сетейru
dc.typeTextru
dc.citation.spage041552ru
dc.citation.volume4ru
dc.textpartд. 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...-
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.pdf742.52 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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