| Title: | Гибридный алгоритм классификации кандидатов в термины текста предметной области |
| Authors: | Андреев И. А. Мошкин В. С. Ярушкина Н. Г. |
| Keywords: | термины стемминг нейронные сети методы классификации гибридные алгоритмы машинное обучение лингвистика |
| Issue Date: | 2022 |
| Citation: | Андреев, И. А. Гибридный алгоритм классификации кандидатов в термины текста предметной области / И. А. Андреев, В. С. Мошкин, Н. Г. Ярушкина // 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. 041182. |
| Abstract: | В работе описывается метод классификации кандидатов в термины проблемной области при помощи лингвистических методов с использованием нейронных сетей. Приведен алгоритм работы, представлены результаты экспериментов. По результатам работы достигнут высокий показатель точности. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12370 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-041182.pdf | 920.16 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.