METHODS OF TEXT INFORMATION CLASSIFICATION ON THE BASIS OF ARTIFICIAL NEURAL AND SEMANTIC NETWORKS
Abstract
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.
About the Authors
L. V. Serebryanaya
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Belarus
Belarus
V. V. Potaraev
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Belarus
Belarus
References
1. Искусственная нейронная сеть [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственная_нейронная_сеть. – Дата доступа : 06.06.2016.
2. Алгоритм обратного распространения ошибки [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.aiportal.ru/articles/neural–networks/back–propagation.html. – Дата доступа : 06.06.2016.
3. Нейронная сеть Хопфилда и ее применение [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://iasa.org.ua /lections/tpr/neuro/hopfield.htm. – Дата доступа : 06.06.2016.
4. Семантические сети или сетевые модели знаний [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.aiportal.ru/articles/knowledge-models/semantic-network.html. – Дата доступа : 06.06.2016.
5. Серебряная, Л.В. Информационное обеспечение финансовых структур / Л.В. Серебряная // Методическое пособие к лабораторным работам для студентов специальности «Программное обеспечение информационных технологий» всех форм обучения. – Минск : БГУИР, 2011. – 43 с.
Review
For citations:
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.)
Views: 905
Email this article 