Отрывок: Перед работой нейронная сеть была обучена на тестовой выборке. Оцениваются два списка терминов, составленных по одному тексту: первый список составлен экспертом; второй – программной системой. При составлении списков использованы одинаковые наборы шаблонов. При нахождении экспертом термина, не подходящего по шаблону, термин игнорируется и не заносится в результирующий список. Для э...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Андреев И. А. | ru |
dc.contributor.author | Мошкин В. С. | ru |
dc.contributor.author | Ярушкина Н. Г. | ru |
dc.coverage.spatial | термины | ru |
dc.coverage.spatial | стемминг | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | методы классификации | ru |
dc.coverage.spatial | гибридные алгоритмы | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | лингвистика | ru |
dc.creator | Андреев И. А., Мошкин В. С., Ярушкина Н. Г. | ru |
dc.date.issued | 2022 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\491072 | ru |
dc.identifier.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. | ru |
dc.description.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. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. - | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 4 : Искусственный интеллект | ru |
dc.title | Гибридный алгоритм классификации кандидатов в термины текста предметной области | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 041182 | ru |
dc.citation.volume | 4 | ru |
dc.textpart | Перед работой нейронная сеть была обучена на тестовой выборке. Оцениваются два списка терминов, составленных по одному тексту: первый список составлен экспертом; второй – программной системой. При составлении списков использованы одинаковые наборы шаблонов. При нахождении экспертом термина, не подходящего по шаблону, термин игнорируется и не заносится в результирующий список. Для э... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
ИТНТ-2022. Том 4. Искусственный интеллект/978-5-7883-1792-2_2022-041182.pdf | 920.16 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.