Article

Article title EXAMINE OF HIBRID NEURONET MODELS ARCHITECTURE FOR TASK OF TEXT AUTOCLASSIFICATION
Authors A.V. Kozobrod, V.E. Meshkov, E.V. Meshkova
Section SECTION VI. COMPUTER COMPLEXES OF NEW GENERATION AND NEUROCOMPUTERS
Month, Year 12, 2010 @en
Index UDC 004.89
DOI
Abstract In this article has been examined a key moments of neuronet’s creating for hibrid model which used semantic relations. Method of neuronet’s creating depend on presentation method of semantic relations in associative neuronet. The analysis and choice of network architecture, proceeding from objects in view of system engineering of classification of text documents is resulted.

Download PDF

Keywords Hibrid neuronet architecture; autoclassification; semantic relations.
References 1. Мешкова Е.В. Методика построения классификатора текста на основе гибридной нейросетевой модели // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 4 (81). – С. 212-215.
2. Мешкова Е.В. Разработка гибридной нейросетевой модели для автоматической классификации текста // Информационные системы и технологии. Теория и практика: сб. науч. трудов / Под редакцией А.Н. Береза. – Шахты: Изд-во ЮРГУЭС, 2008. – С. 96-113.

Comments are closed.