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...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2019
Автори:	Бобровник, Е.А., Духновская, К.К., Пирог, Н.В.
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:	Интеллектуальные информационные технологии и системы
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

id	irk-123456789-161575
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1615752019-12-15T01:25:44Z Тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения Бобровник, Е.А. Духновская, К.К. Пирог, Н.В. Интеллектуальные информационные технологии и системы 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. Мета роботи — визначити особливості автоматичної класифікації текстів, поданих на українській мові. Результати. БрУК — єдиний корпус українських текстів у відкритому доступі, тексти якого можна використовувати для розробки алгоритмів і методів класифікації українськомовних текстів. Purpose. Specify the peculiarities of the automated classification of texts written in the Ukrainian language. Results.BrUC is the only corpus of Ukrainian texts on open access, the texts of which can be used to develop algorithms and methods of classification of texts in the Ukrainian language. 2019 Article 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. 0130-5395 DOI: https://doi.org/10.15407/usim.2019.01.041 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161575 004.04.043; 004.912; 004.62 ru Управляющие системы и машины Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Интеллектуальные информационные технологии и системы Интеллектуальные информационные технологии и системы
spellingShingle	Интеллектуальные информационные технологии и системы Интеллектуальные информационные технологии и системы Бобровник, Е.А. Духновская, К.К. Пирог, Н.В. Тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения Управляющие системы и машины
description	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.
format	Article
author	Бобровник, Е.А. Духновская, К.К. Пирог, Н.В.
author_facet	Бобровник, Е.А. Духновская, К.К. Пирог, Н.В.
author_sort	Бобровник, Е.А.
title	Тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения
title_short	Тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения
title_full	Тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения
title_fullStr	Тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения
title_full_unstemmed	Тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения
title_sort	тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения
publisher	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
publishDate	2019
topic_facet	Интеллектуальные информационные технологии и системы
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161575
citation_txt	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.
series	Управляющие системы и машины
work_keys_str_mv	AT bobrovnikea tematičeskaâklassifikaciâukrainoâzyčnyhtekstovtrudnostieevnedreniâ AT duhnovskaâkk tematičeskaâklassifikaciâukrainoâzyčnyhtekstovtrudnostieevnedreniâ AT pirognv tematičeskaâklassifikaciâukrainoâzyčnyhtekstovtrudnostieevnedreniâ
first_indexed	2023-06-10T11:11:48Z
last_indexed	2023-06-10T11:11:48Z
_version_	1796154687187058688

Тематическая классификация украиноязычных текстов, трудности ее внедрения

Репозитарії

Схожі ресурси