Отрывок: Below are ways to get vector representations:  One-hot encoding.  SVD.  Topic modelling.  Word2vec, GloVe, FastText, StarSpace. Let's take a closer loo...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorPopova, E.S.-
dc.contributor.authorSpitsyn, V.G.-
dc.date.accessioned2020-08-05 12:14:28-
dc.date.available2020-08-05 12:14:28-
dc.date.issued2020-
dc.identifierDspace\SGAU\20200805\85078ru
dc.identifier.citationPopova E.S. Text classification based on the use of convolutional neural networks / E.S. Popova, V.G Spitsyn // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). Сборник трудов по материалам VI Международной конференции и молодежной школы (г. Самара, 26-29 мая): в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В. А. Фурсова]. – Самара: Изд-во Самар. ун-та, 2020. – Том 4. Науки о данных. – 2020. – С. 887-891.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Text-classification-based-on-the-use-of-convolutional-neural-networks-85078-
dc.description.abstractThe article is devoted to neural network text classification algorithms. This paper presents the main components of the text classification system, as well as the same problems associated with the use of the architecture of convolutional neural networks. The algorithm for obtaining vector representations of the dictionary is described.ru
dc.language.isoenru
dc.titleText classification based on the use of convolutional neural networksru
dc.typeArticleru
dc.textpartBelow are ways to get vector representations:  One-hot encoding.  SVD.  Topic modelling.  Word2vec, GloVe, FastText, StarSpace. Let's take a closer loo...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
ИТНТ-2020_том 4-887-891.pdf337.28 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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