Обработка текста с помощью нейросети в направлении авторства
Автор: Леонтьев Н.А., Саввинова А.А.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 5-1 (92), 2024 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается задача обработки текста с помощью нейронных сетей для определения авторства. Актуальность данной темы обусловлена возрастающей ролью искусственного интеллекта в различных сферах, в том числе в области обработки естественного языка. Представлен практический пример реализации нейросетевого подхода к определению авторства текста с использованием библиотеки Keras Python на платформе Google Colaboratory. Описаны шаги по подготовке данных, создание обучающей и тестовой выборок, построения и обучения модели. Полученные результаты демонстрируют высокую точность идентификации авторства текстов, достигающую 95-98%.
Нейросеть, авторство, обработка, данные, текст
Короткий адрес: https://sciup.org/170205085
IDR: 170205085 | DOI: 10.24412/2500-1000-2024-5-1-249-253
Список литературы Обработка текста с помощью нейросети в направлении авторства
- Романов, А. С. Методика и программный комплекс для идентификации автора неизвестного текста: специальность 05.13.18 "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ": диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Романов Александр Сергеевич. - Томск, 2010. - 149 с. EDN: QEWIEF
- Леонова А.В., Леонова И.В. Определение авторства текстов на основе подхода n-грамм // Научное обозрение. Технические науки. - 2018. - № 6. - С. 37-40. EDN: YVRGGL
- Парамонов, А.И. Модификации методов машинного обучения для решения задачи идентификации автора текста / А.И. Парамонов, И.А. Труханович // Информационно-коммуникационные технологии: достижения, проблемы, инновации (ИКТ-2022): Сборник материалов II Международной научно-практической конференции, Полоцк, 30-31 марта 2022 года. - Новополоцк: Учреждение образования "Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой"=Установа адукацыi "Полацкi дзяржаўны унiверсiтэт iмя Еўфрасiннi Полацкай", 2022. - С. 78-81. EDN: GQUIMD
- Demidovich I. et al. Processing Words Effectiveness Analysis in Solving the Natural Language Texts Authorship Determination Task // 2021 IEEE 16th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT). - IEEE, 2021. - Т. 2. - С. 48-51. EDN: ZINHSA
- Trukhanovich I., Paramonov A. Multispecies Ensemble Architecture For Texts Authorship Classification // 2023 7th International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT). - IEEE, 2023. - С. 1-6.
