Сортировать по:
| Выпуск | Название | |
| Том 29, № 4 (2022) | Классификация русскоязычных текстов по жанрам на основе современных эмбеддингов и ритма | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Ксения Владимировна Лагутина | ||
| "... of Russian-language texts. Models include ELMo embeddings, BERT language model with pre-training ..." | ||
| Том 31, № 1 (2024) | Применение глубоких нейронных сетей для автоматического определения иронии в русскоязычных текстах | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Максим Алексеевич Костерин, Илья Вячеславович Парамонов | ||
| "... to detect irony. The components of classifiers are neural networks such as BERT, RoBERTa, BiLSTM, CNN ..." | ||
| Том 28, № 3 (2021) | Классификация текстов по жанрам на основе ритмических характеристик | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Ксения Владимировна Лагутина, Надежда Станиславовна Лагутина, Елена Игоревна Бойчук | ||
| "... The article is devoted to the analysis of the rhythm of texts of different genres: fiction novels ..." | ||
| Том 29, № 3 (2022) | Классификация статей из средств массовой информации по категориям и релевантности предметной области | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Владислав Дмитриевич Ларионов, Илья Вячеславович Парамонов | ||
| "... ”.The proposed approaches are based on using the BERT neural network and methods of machine learning: SVM ..." | ||
| Том 30, № 3 (2023) | Классификация текстов по уровням CEFR с использованием методов машинного обучения и языковой модели BERT | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Надежда Станиславовна Лагутина, Ксения Владимировна Лагутина, Анастасия Михайловна Бредерман, Наталья Николаевна Касаткина | ||
| "... % for the CEFR Levelled English Texts. This approach was compared with the application of the BERT language model ..." | ||
| Том 29, № 2 (2022) | Нейросетевая классификация русскоязычных предложений по тональности на четыре класса | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Максим Алексеевич Костерин, Илья Вячеславович Парамонов | ||
| "... -based GRU neural network, the BERT neural network with several modifications of the output layer ..." | ||
| Том 29, № 4 (2022) | Поиск упоминаний экологических практик в социальных сетях с помощью методов классификации текстов | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Анна Валерьевна Глазкова, Ольга Владимировна Захарова, Антон Викторович Захаров, Наталья Николаевна Москвина, Тимур Русланович Еникеев, Арсений Николаевич Ходырев, Всеволод Константинович Боровинский, Ирина Николаевна Пупышева | ||
| Том 28, № 3 (2021) | Векторизация текстов на основе word-embedding моделей с использованием кластеризации | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Виталий Иванович Юферев, Николай Алексеевич Разин | ||
| "... кластеризации их (элементов словаря) эмбеддингов, в результате чего формируется новый словарь размером меньше ..." | ||
| Том 31, № 4 (2024) | Методы определения тональности по отношению к аспектам социально-экономического развития в предложениях на русском языке | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Анатолий Юрьевич Полетаев, Илья Вячеславович Парамонов, Елена Игоревна Бойчук | ||
| "... election campaign materials. The best result for neural network classifiers was obtained using the BERT-SPC ..." | ||
| Том 31, № 3 (2024) | Методы определения неявно упоминаемых аспектов в публицистических предложениях на русском языке | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Анатолий Юрьевич Полетаев, Илья Вячеславович Парамонов, Егор Михайлович Колупаев | ||
| "... -мерой, достигающей 0.84, были получены с использованием эмбеддингов Navec и классификаторов, основанных ..." | ||
| Том 31, № 2 (2024) | Автоматическое определение семантического сходства ответов учащихся с эталонным с помощью современных моделей | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Надежда Станиславовна Лагутина, Ксения Владимировна Лагутина, Владислав Николаевич Копнин | ||
| "... network language models BERT and GPT, previously used to determine the semantic similarity of texts ..." | ||
| 1 - 11 из 11 результатов | ||
Советы по поиску:
- Поиск ведется с учетом регистра (строчные и прописные буквы различаются)
- Служебные слова (предлоги, союзы и т.п.) игнорируются
- По умолчанию отображаются статьи, содержащие хотя бы одно слово из запроса (то есть предполагается условие OR)
- Чтобы гарантировать, что слово содержится в статье, предварите его знаком +; например, +журнал +мембрана органелла рибосома
- Для поиска статей, содержащих все слова из запроса, объединяйте их с помощью AND; например, клетка AND органелла
- Исключайте слово при помощи знака - (дефис) или NOT; например. клетка -стволовая или клетка NOT стволовая
- Для поиска точной фразы используйте кавычки; например, "бесплатные издания". Совет: используйте кавычки для поиска последовательности иероглифов; например, "中国"
- Используйте круглые скобки для создания сложных запросов; например, архив ((журнал AND конференция) NOT диссертация)
