СОЗДАНИЕ КЛАССИФИКАТОРА НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Ключевые слова:
задача классификации текста; нейронные сетиАннотация
В современном мире человечество производит колоссальное количество текстовой информации, и людям становится все сложнее проанализировать и отфильтровать всю эту информацию вручную. С такой проблемой сталкиваются пользователи сайта единой информационной системы в сфере закупок.
Пользователям единой информационной среды в сфере закупок приходится вручную просматривать весь список закупок для поиска необходимых. Несмотря на то, что на сайте предусмотрено множество различных фильтров, возможность выбрать конкретную сферу услуг отсутствует. Автоматическая классификация текста может решить данную проблему.
Библиографические ссылки
Gudfellou Ya., Bendzhio I., Kurvill A. Glubokoe obuchenie / per. s ang. A.A. Slinkina. – 2e izd., ispr. – M.: DMK Press, 2018. – 652 s.
Sholle F. Glubokoe obuchenie na Python. – SPb.: Piter, 2018. – 400 s.
Nikolenko S., Kadurin A., Arhangelskaya E. Glubokoe obuchenie. – SPb.: Piter, 2018. – 480 s.
Bengfort B., Bilbro R., Oheda T. Prikladnoj analiz tekstovyh dannyh na Python. Mashinnoe obuchenie i sozdanie prilozhenij obrabotki estestvennogo yazyka. – SPb.: Piter, 2019. – 368 s
http://karpathy.github.io [Elektronnyj resurs]. – Rezhim dostupa: http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnneffectiveness/ Data dostupa: 30.04.2021.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NoDerivatives» («Атрибуция — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
CC BY-ND
Эта лицензия позволяет свободно распространять произведение, как на коммерческой, так некоммерческой основе, при этом работа должна оставаться неизменной и обязательно должно указываться авторство.
