Отрывок: 5) Чувствительность к дисбалансу классов. SVM может столкнуться с проблемой дисбаланса классов, когда один класс представлен значительно большим количеством образцов, чем другой класс. В таких случаях SVM может быть смещен в сторону более представленного класса и плохо классифицировать менее представленный класс. Необходимо учитывать эти недостатки и принимать соотв...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ластухина А. Д. | ru |
dc.contributor.author | Бондаренко В. В. | ru |
dc.contributor.author | Луканов А. С. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Естественнонаучный институт | ru |
dc.coverage.spatial | автор текста | ru |
dc.coverage.spatial | гендер | ru |
dc.coverage.spatial | искусственный интеллект | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | обработка естественного языка | ru |
dc.creator | Ластухина А. Д. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-07-06 10:31:46 | - |
dc.date.available | 2023-07-06 10:31:46 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20230616145434 | ru |
dc.identifier.citation | Ластухина, А. Д. Применение методов искусственного интеллекта для решения задачи определения гендерной принадлежности автора текста : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.03.03 "Математическое обеспечение и администрирование информационных систем" (уровень бакалавриата), направленность (профиль) "Разработка и администрирование информационных систем" / А. Д. Ластухина ; рук. работы В. В. Бондаренко ; нормоконтролер А. С. Луканов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонау. - Самара, 2023. - 1 файл (0,6 Мб). - Текст : электронный | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Primenenie-metodov-iskusstvennogo-intellekta-dlya-resheniya-zadachi-opredeleniya-gendernoi-prinadlezhnosti-avtora-teksta-104376 | - |
dc.description.abstract | Объектом исследования являются методы искусственного интеллекта, применяемые для обработки текстов на естественном языке. Цель работы – исследование возможности применения методов искусственного интеллекта для решения задачи определения гендерной принадлежности автора текста. В результате выполнения работы были реализованы классические методы машинного обучения и сверточная нейронная сеть на языке Python версии 3.10.10 в интегрированной среде разработки PyCharm Professional Edition 2023.1.2, также проведен анализ реализованных методов. Полученные результаты имеют широкую область применения, включая автоматическую классификацию авторов текстов по гендерной принадлежности, исследования в области лингвистики, а также потенциальное использование в качестве инструмента для анализа текстов в различных сферах деятельности, таких как судебноавтороведческая экспертиза, маркетинг и др. | ru |
dc.title | Применение методов искусственного интеллекта для решения задачи определения гендерной принадлежности автора текста | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.8 | ru |
dc.textpart | 5) Чувствительность к дисбалансу классов. SVM может столкнуться с проблемой дисбаланса классов, когда один класс представлен значительно большим количеством образцов, чем другой класс. В таких случаях SVM может быть смещен в сторону более представленного класса и плохо классифицировать менее представленный класс. Необходимо учитывать эти недостатки и принимать соотв... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Ластухина_Алина_Дмитриевна_Применение_методов_искусственного_интеллекта.pdf | 626.19 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.