Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/3478
| Название: | Сравнение эффективности методов машинного обучения для тоновой классификации текстов |
| Авторы: | Трифонов, Т. В.
Андреев, И. Е.
Глазкова, А. В. |
| Ключевые слова: | emotional detection from text
emotion classification
conference
конференция
обработка естественного языка
тоновая классификация текстов |
| Дата публикации: | 2019 |
| Издатель: | Издательство Тюменского государственного университета |
| Библиографическое описание: | Трифонов, Т. В. Сравнение эффективности методов машинного обучения для тоновой классификации текстов / Т. В. Трифонов, И. Е. Андреев, А. В. Глазкова. – Текст : электронный // Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых (Тюмень, 18 апреля 2019 г.) / Министерство науки и высшего образования РФ, Тюменский государственный университет, Институт математики и компьютерных наук ; редакционная коллегия: Ивашко А. Г. [и др.]. – Тюмень : Издательство Тюменского государственного университета, 2019. – Вып. 17. – С. 121-129. |
| Аннотация (реферат): | В данной статье происходит сравнение методов машинного обучения для тоновой классификации текстов с помощью методов опорных векторов (SVM), ИНС с ячейками LSTM, ИНС с ячейками BiLSTM. Сравнение выбранных методов оценивается процентом верно предсказанных классов на одной и той же тестовой выборке. |
| Конференция: | Всероссийская конференция молодых ученых "Математическое и информационное моделирование" |
| Дата конференции: | 18.04.2019 |
| URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/3478 |
| ISBN: | 978-5-400-01545-8 |
| Источник: | Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 17. – Тюмень, 2019 |
| Располагается в коллекциях: | Материалы конференций, форумов, семинаров
|
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.
Skip navigation