Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/341162| Заглавие документа: | Ансамблевые методы многоаспектного анализа текстов в задачах категоризации документов |
| Другое заглавие: | Ensemble methods of multi-aspect texts analysis in document categorization tasks / A. I. Paramonov, I. A. Trukhanovich |
| Авторы: | Парамонов, А. И. Труханович, И. А. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы XI Междунар. науч. конгр. по информатике (CSIST-2025), Респ. Беларусь, Минск, 29–31 окт. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 204-211. |
| Аннотация: | В статье представлен комплексный подход к задаче категоризации документов на основе многоаспектного анализа естественно-языковых текстов с учётом их различных особенностей. Описана общая схема ансамблевого метода, где каждая модель представления текста исследует его со своей перспективы: статистический анализ, семантическое представление, а также квантовые признаки текстовой информации. Представлены основные результаты сравнительного эксперимента, который показал, что стратифицированный подход обеспечивает более высокую точность и надёжность идентификации авторов, раскрывая глубинные уровни индивидуального стиля |
| Аннотация (на другом языке): | The article presents a comprehensive approach to the task of document categorization based on a multi-aspect analysis of natural language texts taking into account their statistical, semantic and quantum features. The scheme of the ensemble method is described, where each model of text representation studies it from its own perspective: statistical analysis, semantic representation, and quantum features of text information. The main results of a comparative experiment are presented, which showed that the stratified approach provides higher accuracy and reliability of author identification, revealing deep levels of individual style |
| Доп. сведения: | Раздел II. Нейронные сети и глубокое обучение |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/341162 |
| ISBN: | 978-985-881-851-7 978-985-881-853-1 (ч. 2) |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Информационные системы и технологии |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 204-211.pdf | 475,54 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.