Кросс-модельное сравнение NNMF, LDA И LSI на разном объеме текстовых данных; Молодежь и современные информационные технологии

Dades bibliogràfiques
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 102-105
Autor principal:	Семченко О. П.
Altres autors:	Кайда А. Ю. Анастасия Юрьевна
Sumari:	Исследование сравнивает эффективность трех моделей тематического моделирования: LDA, LSA и NNMF, на корпусе из 1000 документов, представляющих несколько тем с разной лексикой. Также использовались такие наборы тем, чтобы были такие их сочетания, в которых есть схожая лексика, так как это должно было усложнить работу модели. Результаты показали превосходство LDA при различных объемах данных Текстовый файл
Idioma:	rus
Publicat:	2024
Col·lecció:	Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные
Matèries:	электронный ресурс труды учёных ТПУ тематическое моделирование LDA LSI NNMF
Accés en línia:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84801
Format:	Electrònic Capítol de llibre
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675239

Descripció
Sumari:	Исследование сравнивает эффективность трех моделей тематического моделирования: LDA, LSA и NNMF, на корпусе из 1000 документов, представляющих несколько тем с разной лексикой. Также использовались такие наборы тем, чтобы были такие их сочетания, в которых есть схожая лексика, так как это должно было усложнить работу модели. Результаты показали превосходство LDA при различных объемах данных Текстовый файл

Ítems similars