Тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения
Построены классификаторы украиноязычных текстов методами Random Forest Classifier, Support Vector Machines, Naive Bayes Сlassifier.и Logistic Regression. Для тренировки этих классификаторов использовался метод контролированного обучения. Суть этого метода заключается в том, что для обучения использу...
Збережено в:
| Дата: | 2019 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2019
|
| Назва видання: | Управляющие системы и машины |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161575 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения / Е.А. Бобровник, К.К. Духновская, Н.В. Пирог // Управляющие системы и машины. — 2019. — № 1. — С. 41–51. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Построены классификаторы украиноязычных текстов методами Random Forest Classifier, Support Vector Machines, Naive Bayes Сlassifier.и Logistic Regression. Для тренировки этих классификаторов использовался метод контролированного обучения. Суть этого метода заключается в том, что для обучения используется уже готовый классифицированный набор текстов, в качестве которого выступают тексты Брауновский корпуса украинского языка. Лучшие результаты показала модель для классификации украиноязычных текстов на основе метода опорных векторов. Ее средняя точность — 0,80. |
|---|