Аналіз методів машинного навчання в задачі класифікації документів
Публікація досліджує методи класифікації документів за наявністю печатки. Для цього, по-перше, проаналізовано вже існуючі методи вирішення поставленої проблеми; по-друге, запропоновано модель згорткової нейронної мережі для класифікації документів; по-третє, відображено залежність коректності роботи...
Збережено в:
| Дата: | 2020 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2020
|
| Назва видання: | Проблеми програмування |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/180496 |
| 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: | Аналіз методів машинного навчання в задачі класифікації документів / А.П. Жиркова, О.П. Ігнатенко // Проблеми програмування. — 2020. — № 4. — С. 81-87. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Публікація досліджує методи класифікації документів за наявністю печатки. Для цього, по-перше, проаналізовано вже існуючі методи вирішення поставленої проблеми; по-друге, запропоновано модель згорткової нейронної мережі для класифікації документів; по-третє, відображено залежність коректності роботи нейронної мережі від кількості вхідних даних, на яких навчається модель. В результаті отримано нейронну мережу, що класифікує документи за наявністю печатки з точністю трохи більше ніж 88 %. |
|---|