МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ И СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТЕЙ
Аннотация
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.
Для цитирования:
Серебряная Л.В., Потараев В.В. МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ И СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТЕЙ. Информатика. 2016;(4):95-103.
For citation:
Serebryanaya L.V., Potaraev V.V. METHODS OF TEXT INFORMATION CLASSIFICATION ON THE BASIS OF ARTIFICIAL NEURAL AND SEMANTIC NETWORKS. Informatics. 2016;(4):95-103. (In Russ.)
Просмотров: 1014
Послать статью по эл. почте 