Методы классификации текстовых данных по темам
Автор: Стрелец А.И., Иванников В.С., Орлов А.А., Атавина А.В.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 6-1 (33), 2019 года.
Бесплатный доступ
Данная статья описывает методы классификации текстовых данных по темам. Проблема классификации текста является актуальной и важным направлением в области обработки информации и машинного обучения. В статье проведен анализ и исследование существующих решений в данной области. Рассмотрены ключевые моменты различных методов и проведено сих сравнение. На основе проведенного заключения сделаны выводы о специфики применения данных алгоритмов.
Классификация, кластеризация, обработка информации, большие данные, машинное обучение
Короткий адрес: https://sciup.org/170186423
IDR: 170186423 | DOI: 10.24411/2500-1000-2019-11252
Список литературы Методы классификации текстовых данных по темам
- Морфологический анализатор pymorphy2. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/ (Дата обращения: 12.04.2019).
- Srivastava N., Hinton G., Krizhevsky A., Sutskever I. and Salakhutdinov R. Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting // Journal of Machine Learning Research, pp. 1929-1958, Jun. 2014
- Чернодуб А.Н., Дзюба Д.А. Обзор методов нейроуправления // Проблемы программирования. - 2011. - № 2. - С. 79-94.
- Do CIFAR-10 Classifiers Generalize to CIFAR-10? - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://arxiv.org/pdf/1806.00451.pdf (Дата обращения: 08.03.2019).
