Обробка та аналіз природної мови методами машинного навчання
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Розглянуто основні проблеми обробки природної мови. Проаналізовано основні напрямки обробки, зокрема нейронні мережі з пам'яттю, керовані рекурентні, Tree-LSTM.
The main problems of the processing of natural materials are examined. The main strands of sample processing, neuronal measure of memory, memory recurrence, Tree-LSTM were analyzed.
The main problems of the processing of natural materials are examined. The main strands of sample processing, neuronal measure of memory, memory recurrence, Tree-LSTM were analyzed.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Бондарчук В. Ю. Обробка та аналіз природної мови методами машинного навчання [Електронний ресурс] / В. Ю. Бондарчук, І. Р. Арсенюк // Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. – Електрон. текст. дані. – 2020. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2020/paper/view/9161.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (6)
- Барсегян А. А. Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С. И. Елизаров. – 3-е изд., перераб. и доп. Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2009. – 512с.
- Yang Y. A re-examination of text categorization methods / Y. Yang, X. Liu // Proc. of Int. ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR-99), 1999. – P. 42 – 49.
- Вагин В. Н. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / В. Н. Вагин, Е. Ю. Головина, А. А. Загорянская, М. В. Фомина. – Москва: Физматлит, 2004. – 704 с.
- Quinlan J. R. C4.5 Programs for machine learning. – Morgan Kaufmann, – San Mateo, Californie, 1993.
- Айвазян С. А. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности / С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. – Москва: Финансы и статистика, 1989.
- Joachims Т. Making large-scale SVM learning practical / T. Joachims // Advances in Kernel Methods Support Vector Learning. – MIT Press, 1999. – 218 p.