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



Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.