Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2119U001030, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи ВИБІР МАТЕМАТИЧНОГО АПАРАТУ ДЛЯ ПОБУДОВИ ВЕКТОРНОЇ МОДЕЛІ ТЕКСТОВИХ ПОВІДОМЛЕНЬ ДЛЯ НАВЧАННЯ ГЛИБОКОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ПРОГНОЗУВАННЮ НЕСПРИЯТЛИВИХ АВІАЦІЙНИХ ПОДІЙ В ПОЛЬОТІ Автор Grishmanov E.Zakharchenko I.Berdnik P.Kasyanenko M.Grishmanov E.Zakharchenko I.Berdnik P.Kasyanenko M. Дата публікації 11-04-2019 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1399 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис В роботі проводиться дослідження і вибір математичного апарату для побудови словника і векторної моделі текстових повідомлень для навчання глибокої гібридної нейронної мережі прогнозуванню несприятливих авіаційних подій в польоті. Для визначення вагових значень слів в текстових повідомленнях про несприятливі авіаційнї події в польоті при формуванні словника аналізуються вагові моделі на основі мір TF-IDF, TF-RF і TF-ICF. У якості методів векторного представлення текстової інформації в роботі досліджуються: «мішок слів», латентно-семантичний аналіз (Latent semantic analysis (LSA)), моделі векторного уявлення Word2Vec, Global Vectors (GloVe) та Doc2Vec. В результаті аналізу вказаних моделей і методів в якості базового підходу до формування словника уніграмм (біграмм) пропонується використовувати міру TF-ICF, а в якості моделі векторного уявлення слів (словосполучень) пропонується використовувати модель CBOW. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити