Отрывок: Пример можно увидеть на рисунке 4. Также этот метод имеет разновидность прямое хеширование [6] ( one-hot hashing ). Отличие состоит в том, что вместо составления словаря к каждому слову в предложении применяется легкая хеш-функция. За счет этого метод становится однопроходным, не расходуется память на хранение индексов слов. Проблемы могут возникнуть тогда, когда область значений хеш-функции не бу- дет много больше, чем количество уникальных слов в тексте. Из-за это...
Название : Разбработка и исследование алгоритма классификации больших текстовых данных с помощью нейронных сетей
Авторы/Редакторы : Гордеев П. В.
Куприянов А. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2019
Библиографическое описание : Гордеев, П. В. Разбработка и исследование алгоритма классификации больших текстовых данных с помощью нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 01.03.02 "Прикладная математика и информатика" (уровень бакалавриата) / П. В. Гордеев ; рук. работы А. В. Куприянов ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики,. - Самара, 2019. - on-line
Аннотация : Объектом исследования является алгоритм кластеризации и классификации текстов на естественном русском языке с помощью искусственных нейронных сетей. Цель работы – исследование и реализация алгоритма классификации текста на русском языке с помощью нейронны
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20191022095745
Ключевые слова: обработка естественного языка (ОЕЯ)
фреймворк KERAS
языки программирования
искусственные нейронные сети
кластеризация текста
классификация текста
текстовые данные
нейронные сети
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Гордеев_Павел_Васильевич_Разбработка_исследование_алгоритма.pdf2.36 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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