Использование анализа семантической близости слов при решении задачи определения жанровой принадлежности текстов методами глубокого обучения И. А. Батраева, А. Д. Нарцев, А. С. Лезгян
Material type:
ArticleOther title: Using the analysis of semantic proximity of words in solving the problem of determining the genre of texts within deep learning [Parallel title]Subject(s): машинное обучение | сверточные нейронные сети | Word2vec, модель | интеллектуальный анализ текстовGenre/Form: статьи в журналах Online resources: Click here to access online
In:
Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 50. С. 14-22Abstract: Рассматриваются вопросы применения сверточных нейронных сетей для анализа текстов с точки зрения определения их жанровой принадлежности. Описана разработанная архитектура сверточной нейронной сети с использованием векторного представления слов на основе модели word2vec, приведены результаты экспериментов по обучению сети
Библиогр.: 17 назв.
Рассматриваются вопросы применения сверточных нейронных сетей для анализа текстов с точки зрения определения их жанровой принадлежности. Описана разработанная архитектура сверточной нейронной сети с использованием векторного представления слов на основе модели word2vec, приведены результаты экспериментов по обучению сети
There are no comments on this title.