Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/536
Название: Development of the neural network method for analyzing the literary text from the point of view of genre identification
Авторы: Babenko, M. G.
Бабенко, М. Г.
Strashkova, O. K.
Страшкова, О. К.
Babenko, I. A.
Бабенко, И. А.
Ключевые слова: Category;Genre;Neural networks;Semantic analysis
Дата публикации: 2017
Издатель: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Библиографическое описание: Babenko, M.G., Strashkova, O.K., Babenko, I.A. Development of the neural network method for analyzing the literary text from the point of view of genre identification // Proceedings of the 2017 International Conference "Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies", IT and QM and IS 2017. - 2017. - статья № 8085789. - pp. 162-165.
Источник: Proceedings of the 2017 International Conference "Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies", IT and QM and IS 2017
Краткий осмотр (реферат): The article studies the issue of identification of literary texts with artificial neural networks. We showed that artificial neural networks for solving the problem of classifying literary texts makes it possible to obtain a true result for determining the category of a text with a probability of 95%. However, determining the genre of a literary text is more difficult and in the worst case it is possible only with a probability of 75%
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85040117566&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&nlo=1&nlr=20&nls=afprfnm-t&affilName=nort*+caucas*+fed*+univ*&sid=d5d8a0d301244722be90437f5b553481&sot=afnl&sdt=cl&cluster=scopubyr%2c%222017%22%2ct&sl=53&s=%28AF-ID%28%22North+Caucasus+Federal+University%22+60070541%29%29&relpos=16&citeCnt=0&searchTerm=
https://dspace.ncfu.ru:443/handle/20.500.12258/536
Располагается в коллекциях:Статьи, проиндексированные в SCOPUS, WOS

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
scopusresults (80).pdf
  Доступ ограничен
63.76 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
WoS 48 .pdf
  Доступ ограничен
80.34 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.