Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/64249
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Сравнение эффективности применения нейронных сетей прямого распространения в задаче классификации текстов
Authors Козлова, Е.С.
ORCID
Keywords нейронные сети
рубрикация текстов
классификация текстов
нейронні мережі
рубрикація текстів
класифікація текстів
neural networks
heading of texts
classification of texts
Type Conference Papers
Date of Issue 2017
URI http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/64249
Publisher Сумский государственный университет
License
Citation Козлова, Е.С. Сравнение эффективности применения нейронных сетей прямого распространения в задаче классификации текстов [Текст] / Е.С. Козлова; рук. А.Ю. Романов // Інформатика, математика, автоматика: матеріали та програма науково-технічної конференції, м. Суми, 17-21 квітня 2017 р. / Відп. за вип. С.І. Проценко. - Суми: СумДУ, 2017. - С. 36.
Abstract Задача автоматической рубрикации текстов становится все более актуальной в наше время, поскольку информация стала самым ценным ресурсом и ее объемы непрерывно растут. Необходимость избавить человека от рутинной сортировки статей по классам поставила задачу создания автоматической системы рубрикации.
Appears in Collections: Наукові видання (ЕлІТ)

Views

China China
2578
Germany Germany
14729345
Greece Greece
1
Ireland Ireland
107627
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
387
Russia Russia
1
Ukraine Ukraine
2422704
United Kingdom United Kingdom
762799
United States United States
11428085
Unknown Country Unknown Country
5158

Downloads

China China
625911
Germany Germany
2579
India India
1
Ireland Ireland
107626
Lithuania Lithuania
1
Russia Russia
1
Ukraine Ukraine
4825567
United Kingdom United Kingdom
1
United States United States
14729346
Unknown Country Unknown Country
2

Files

File Size Format Downloads
Kozlova_neironni_merezhi.pdf 447.52 kB Adobe PDF 20291035

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.