Рассматривается применение искусственной нейронной сети в виде персептрона, сети Хопфилда и семантической сети для классификации текстовой информации. Изучаются процедуры обучения сетей, реализуются алгоритм обратного распространения ошибки в персептроне и алгоритм сходимости сети Хопфилда. Предлагается программное средство автоматической классификации текстов на основе разработанных моделей и алгоритмов. Оцениваются результаты работы программного средства.
The article covers the use of perseptron, Hopfild artificial neural network and semantic network for classification of text information. Network training algorithms are studied. An algorithm of inverse mistake spreading for perceptron network and convergence algorithm for Hopfild network are implemented. On the basis of the offered models and algorithms automatic text classification software is developed and its operation results are evaluated.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.