Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак
В роботі розглянуто задачу порівняння концептів мови у наукових текстах. Для обробки текстів сформовано корпус текстів, які перетворювалися за мірою TF-IDF у поєднанні з перетворенням Карунена – Лоева та T-стохастичним групуванням найближчих сусідів (T-SNE). Отримана структура класифікатора прихован...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Кібернетика та комп’ютерні технології |
|---|---|
| Datum: | 2021 |
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181000 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак / Ю.В. Крак, А.І. Куляс, В.М. Петрович, В.О. Кузнєцов // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2021. — № 2. — С. 68-75. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-181000 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Крак, Ю.В. Куляс, А.І. Петрович, В.М. Кузнєцов, В.О. 2021-10-26T15:45:46Z 2021-10-26T15:45:46Z 2021 Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак / Ю.В. Крак, А.І. Куляс, В.М. Петрович, В.О. Кузнєцов // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2021. — № 2. — С. 68-75. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. 2707-4501 DOI:10.34229/2707-451X.21.2.7 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181000 004.9 В роботі розглянуто задачу порівняння концептів мови у наукових текстах. Для обробки текстів сформовано корпус текстів, які перетворювалися за мірою TF-IDF у поєднанні з перетворенням Карунена – Лоева та T-стохастичним групуванням найближчих сусідів (T-SNE). Отримана структура класифікатора прихованих концептів у вибірці наукових текстів із використанням дерев рішень, досягнуто точність розпізнавання (97–99 %) на зразках текстових даних Досліджено стійкість до збурення вихідних даних варіаційним автокодувальником. Рассмотрена проблема анализа концептов в научных текстах на украинском языке с использованием методов интеллектуального анализа текста, уменьшение размерности данных и группирования признаков. This paper discusses the problems of analysis of hidden language concepts in scientific texts in the Ukrainian language, using methods of text mining, dimensionality reduction, grouping of features and linear classifiers. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кібернетика та комп’ютерні технології Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак О методах классификации скрытых концептов языка в специализированных текстах с использованием псевдообращения, кластеризации и группирования признаков About Methods for Classifying Hidden Language Concepts in Specialized Texts Involving Pseudoinverse, Clustering and Data Grouping Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак |
| spellingShingle |
Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак Крак, Ю.В. Куляс, А.І. Петрович, В.М. Кузнєцов, В.О. Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби |
| title_short |
Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак |
| title_full |
Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак |
| title_fullStr |
Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак |
| title_full_unstemmed |
Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак |
| title_sort |
про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак |
| author |
Крак, Ю.В. Куляс, А.І. Петрович, В.М. Кузнєцов, В.О. |
| author_facet |
Крак, Ю.В. Куляс, А.І. Петрович, В.М. Кузнєцов, В.О. |
| topic |
Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби |
| topic_facet |
Інформаційні технології: теорія та інструментальні засоби |
| publishDate |
2021 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Кібернетика та комп’ютерні технології |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
О методах классификации скрытых концептов языка в специализированных текстах с использованием псевдообращения, кластеризации и группирования признаков About Methods for Classifying Hidden Language Concepts in Specialized Texts Involving Pseudoinverse, Clustering and Data Grouping |
| description |
В роботі розглянуто задачу порівняння концептів мови у наукових текстах. Для обробки текстів сформовано корпус текстів, які перетворювалися за мірою TF-IDF у поєднанні з перетворенням Карунена – Лоева та T-стохастичним групуванням найближчих сусідів (T-SNE). Отримана структура класифікатора прихованих концептів у вибірці наукових текстів із використанням дерев рішень, досягнуто точність розпізнавання (97–99 %) на зразках текстових даних Досліджено стійкість до збурення вихідних даних варіаційним автокодувальником.
Рассмотрена проблема анализа концептов в научных текстах на украинском языке с использованием методов интеллектуального анализа текста, уменьшение размерности данных и группирования признаков.
This paper discusses the problems of analysis of hidden language concepts in scientific texts in the Ukrainian language, using methods of text mining, dimensionality reduction, grouping of features and linear classifiers.
|
| issn |
2707-4501 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181000 |
| citation_txt |
Про методи класифікації прихованих концептів мови у спеціалізованих текстах із залученням псевдообернення, кластеризації і групування ознак / Ю.В. Крак, А.І. Куляс, В.М. Петрович, В.О. Кузнєцов // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2021. — № 2. — С. 68-75. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT krakûv prometodiklasifíkacííprihovanihkonceptívmoviuspecíalízovanihtekstahízzalučennâmpsevdoobernennâklasterizacííígrupuvannâoznak AT kulâsaí prometodiklasifíkacííprihovanihkonceptívmoviuspecíalízovanihtekstahízzalučennâmpsevdoobernennâklasterizacííígrupuvannâoznak AT petrovičvm prometodiklasifíkacííprihovanihkonceptívmoviuspecíalízovanihtekstahízzalučennâmpsevdoobernennâklasterizacííígrupuvannâoznak AT kuznêcovvo prometodiklasifíkacííprihovanihkonceptívmoviuspecíalízovanihtekstahízzalučennâmpsevdoobernennâklasterizacííígrupuvannâoznak AT krakûv ometodahklassifikaciiskrytyhkonceptovâzykavspecializirovannyhtekstahsispolʹzovaniempsevdoobraŝeniâklasterizaciiigruppirovaniâpriznakov AT kulâsaí ometodahklassifikaciiskrytyhkonceptovâzykavspecializirovannyhtekstahsispolʹzovaniempsevdoobraŝeniâklasterizaciiigruppirovaniâpriznakov AT petrovičvm ometodahklassifikaciiskrytyhkonceptovâzykavspecializirovannyhtekstahsispolʹzovaniempsevdoobraŝeniâklasterizaciiigruppirovaniâpriznakov AT kuznêcovvo ometodahklassifikaciiskrytyhkonceptovâzykavspecializirovannyhtekstahsispolʹzovaniempsevdoobraŝeniâklasterizaciiigruppirovaniâpriznakov AT krakûv aboutmethodsforclassifyinghiddenlanguageconceptsinspecializedtextsinvolvingpseudoinverseclusteringanddatagrouping AT kulâsaí aboutmethodsforclassifyinghiddenlanguageconceptsinspecializedtextsinvolvingpseudoinverseclusteringanddatagrouping AT petrovičvm aboutmethodsforclassifyinghiddenlanguageconceptsinspecializedtextsinvolvingpseudoinverseclusteringanddatagrouping AT kuznêcovvo aboutmethodsforclassifyinghiddenlanguageconceptsinspecializedtextsinvolvingpseudoinverseclusteringanddatagrouping |
| first_indexed |
2025-12-07T15:56:01Z |
| last_indexed |
2025-12-07T15:56:01Z |
| _version_ |
1850865574099288064 |