- бизнес-книги
- детские книги
- дом, дача
- зарубежная литература
-
знания и навыки
- изучение языков
- компьютерная литература
- научно-популярная литература
- словари, справочники
-
учебная и научная литература
- безопасность жизнедеятельности
- военное дело
- гуманитарные и общественные науки
- естественные науки
- задачники
- монографии
- научные труды
- практикумы
- прочая образовательная литература
- сельское и лесное хозяйство
-
технические науки
- высокие технологии
- горное дело
- информатика и вычислительная техника
- конструкции
- легкая промышленность
- материаловедение
- машиностроение
- нормативная документация
- общетехнические дисциплины
- основы производства
- пищевая промышленность
- приборостроение
- проектирование
- промышленность
- радиоэлектроника
- строительство
- техническая литература
- технологии металлов
- транспорт
- химическая технология
- эксплуатация промышленного оборудования
- энергетика
- учебники и пособия для вузов
- учебники и пособия для ссузов
- учебно-методические пособия
- история
- комиксы и манга
- легкое чтение
- психология, мотивация
- публицистика и периодические издания
- родителям
- серьезное чтение
- спорт, здоровье, красота
- хобби, досуг
М. И. Дли — Формирование структуры интеллектуальной системы анализа и рубрицирования неструктурированной текстовой информации в различных ситуациях
Понравилась книга? Поделись в соцсетях:
Автор: М. И. Дли
Издатель: Синергия
Год: 2018
Описание: Анализ электронных текстовых документов, написанных на естественном языке, является одной из важнейших задач, реализуемых в системах автоматизированного анализа лингвистической информации. Известно, что такие документы могут характеризоваться различными параметрами: размер, наличие структуры, частота упоминания ключевых слов и т. п. Проведенный анализ показал невозможность построения единой модели для рубрицирования неструктурированных текстовых документов в различных ситуациях. Для решения указанной проблемы предложен мультимодельный подход к рубрицированию, отличающийся комбинированным использованием интеллектуальных и вероятностно-статистических методов анализа текстовых документов. Конкретная модель выбирается с использованием нечетко-логических алгоритмов на основе предложенных характеристик. Его применение позволит повысить точность отнесения электронных текстовых документов к конкретным рубрикам с учетом их специфики и различных целей практического применения в организации.