Использование анализа семантической близости слов при решении задачи определения жанровой принадлежности текстов методами глубокого обучения

doi:10.17223/19988605/50/2

Эндаумент фонд ТГУ!
Впиши своё имя в историю университета
- Сделать пожертвование -

Add to "Quick Collection"

Description	Size	Format
Использование анализа семантической близости слов при решении задачи определения жанровой принадлежности текстов методами глубокого обучения	751 KB	Adobe Acrobat PDF	Read	Download
DOI Доступ к ресурсу на сайте издателя			10.17223/19988605/50/2

#машинное обучение

#сверточные нейронные сети

#Word2vec, модель

#интеллектуальный анализ текстов

Title: Использование анализа семантической близости слов при решении задачи определения жанровой принадлежности текстов методами глубокого обучения
Title: Using the analysis of semantic proximity of words in solving the problem of determining the genre of texts within deep learning
Creator: Батраева, Инна Александровна
|
Нарцев, Андрей Дмитриевич
|
Лезгян, Артем Саркисович
Date: 2020
DOI: 10.17223/19988605/50/2
Description: 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

Relationships: Show Relationship Browser for this Object
collection(s): Журналы ТГУ
Identifier: смотреть в электронном каталоге НБ ТГУ
Type: статьи в журналах
Source: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2020. № 50. С. 14-22
Language: rus

Created: 13-04-2020

1040 Visitors

697 Hits

385 Downloads

Журналы ТГУ Использование анализа семантической близости слов при решении задачи определения жанровой принадлежности текстов методами глубокого обучения