Зведений каталог бібліотек Харкова

 

Ш95Шубкина, Шубкина Ольга Васильевна.
    Методы и модели семантического аннотирования текстовых документов с использованием искусственных нейронных сетей [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. — Харьков, 2011. — 151 с.


- Ключові слова:

багатошарова архітектура, многослойная архитектура ; методи навчання, методы обучения ; радіально-базисні нейронні мережі, радиально-базисные нейронные сети ; семантичне антотування, семантическое аннотирование ; текстові документи, текстовые документы ; штучні нейронні мережі, ШНМ, искусственные нейронные сети, ИНС

- Анотація:

В работе исследованы методы и модели семантического аннотирования текстовых документов с использованием искусственных нейронных сетей. Впервые предложена иерархическая радиально-базисная нейронная сеть сниженной размерности. Рассмотрены вероятностные нейронные сети специального вида, а именно : модифицированная и конкурентная, представляющие собой гибриды стандартной вероятностной и обобщенной регрессионной нейронных сетей, а также самоорганизующихся карт Кохонена. Методы семантического аннотирования на основе предложенных вероятностных нейронных сетей позволяют обрабатывать текстовые документы в последовательном режиме по мере их поступления, а также обеспечивают простоту реализации и высокую скорость обработки информации. Вероятностная модель семантического аннотирования на основе моделей описания семантических аннотаций Resource Description Framework (RDF)-структур и вероятностных нейронных сетей специального вида позволяет формировать метаданные текстовых документов с учетом вероятностей принадлежности текстового объекта к текущему концепту онтологии предметной области. Проведено экспериментальное моделирование по решению ряда практических задач, на основе которых показана эффективность использования предложенных моделей и методов семантического аннотирования текстовых документов.

- Теми документа

  • УДК // Обробка слів. Обробка текстів
  • УДК // Штучний інтелект



Наявність
Установа Кількість Документ на сайті установи
Наукова бібліотека Харківського національного університету радіоелектроніки 1 Перейти на сайт