Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Сапожникова, Л.Е. | |
| dc.contributor.author | Гордеева, О.А. | |
| dc.date | 2019-05 | |
| dc.date.accessioned | 2025-08-22T12:18:33Z | - |
| dc.date.available | 2025-08-22T12:18:33Z | - |
| dc.date.issued | 2019-05 | |
| dc.identifier.identifier | Dspace\SGAU\20190421\75700 | |
| dc.identifier.citation | Сапожникова Л.Е. Применение сверточной нейронной сети для классификации текста / Сапожникова Л.Е., Гордеева О.А. // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии": 21-24 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: Новая техника, 2019 – Т. 4: Науки о данных. - 2019 - С. 704-710. | |
| dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/11192 | - |
| dc.description.abstract | В статье рассматривается один из методов классификации текста с помощью нейронной сети. Сформулирована общая постановка задачи классификации текста, описана архитектура сверточной нейронной сети для решения поставленной задачи, приведены этапы решения и результаты классификации. | |
| dc.language | rus | |
| dc.publisher | Новая техника | |
| dc.title | Применение сверточной нейронной сети для классификации текста | |
| dc.title.alternative | Application of convolutional neural network for text classification | |
| dc.type | Article | |
| local.identifier.olduri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Primenenie-svertochnoĭ-neĭronnoĭ-seti-dlya-klassifikacii-teksta-75700 | |
| local.identifier.olduri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Primenenie-svertochnoĭ-neĭronnoĭ-seti-dlya-klassifikacii-teksta-75700 | |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| paper88.pdf | Основная статья | 283.47 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.