АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ТЕМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВ

Главная статья

Д.В. Денисов

Аннотация

В контексте растущего объема информации в цифровом пространстве, анализ и обработка текстовых данных приобретают стратегическое значение для корпоративных структур и академических групп. Сегодня текстовые данные оказывают неоспоримое влияние на процессы принятия решений, автоматизацию и стимулирование внедрения инноваций в различных отраслях. В статье приводится использование и оценка современных методов обработки и классификации текстов в базе знаний для выявления их тематической направленности.

Подробнее

Как цитировать
ДЕНИСОВ, Д.В.. АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ТЕМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВ. Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности, [S.l.], v. 9, n. 4(42), p. 005-011, апр. 2024. ISSN 2500-1752. Доступно на: <http://www.openaccessscience.ru/index.php/ijcse/article/view/565>. Дата доступа: 02 мая 2024
Раздел
Информационные технологии