SurSU Electronic Library

     

Details

Челышев, Эдуард Артурович. Сравнение методов классификации русскоязычных новостных текстов с использованием алгоритмов машинного обучени = Comparing Classification Methods for News Texts in Russian Using Machine Learning Algorithms / Э. А. Челышев, Ш. А. Оцоков, М. В. Раскатова, П. Щёголев. — 1 файл (756 549 байт). — DOI 10.34822/1999-7604-2022-1-63-71. — Текст (визуальный): электронный // Вестник кибернетики [Электронный ресурс] / учредитель журнала: Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры "Сургутский государственный университет". – Сургут. – 2022. – № 1 (45). — С. 63–71. — Заглавие с титульного экрана. — Коллекция: Научные публикации СурГУ. — Коллекция: Вестник кибернетики. — Системные требования: Windows XP SP3/Vista/7/8/10 и выше ; процессоры с тактовой частотой не ниже 1,2 ГГц ; Adobe Acrobat Reader. — <URL:https://elib.surgu.ru/all/publ/13384>.

Record create date: 3/6/2024

Subject: Классификация текстов; Машинное обучение; Лемматизация; Искусственная нейронная сеть

Collections: Научные публикации СурГУ; Вестник кибернетики

Allowed Actions: Read

Group: Anonymous

Network: Internet

Document access rights

Network User group Action
SL SurSU Local Network All Read
-> Internet All Read

Included in

Вестник кибернетики [Электронный ресурс] / учредитель журнала: Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры "Сургутский государственный университет". — Сургут: Издательский центр СурГУ, 2015-. — Заглавие с титульного экрана. — До 2015 г. выходила печатная версия журнала. — Включен в перечень ВАК. — Режим доступа: Корпоративная сеть СурГУ или с любой точки подключения к Интернет, по логину и паролю. — <URL:http://jc.surgu.ru/index.php/ru/>.

Вестник кибернетики [Электронный ресурс] / учредитель журнала: Бюджетное учреждение высшего образования Ханты-Мансийского автономного округа – Югры "Сургутский государственный университет". — Сургут: Издательский центр СурГУ, 2015-. — Текст (визуальный): непосредственный № 1 (45), 2022. — Электронные текстовые данные (1 файл: 4 254 450 байт) — <URL:https://elib.surgu.ru/fulltext/serial/74773>. — Текст (визуальный): непосредственный

Usage statistics

stat Access count: 16
Last 30 days: 10
Detailed usage statistics