Кросс-модельное сравнение NNMF, LDA И LSI на разном объеме текстовых данных

Dades bibliogràfiques
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–18 апреля 2024 г., Томск/ ред. кол. А. С. Фадеев, Н. Г. Марков, В. Г. Спицын [и др.]. С. 102-105.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2024.— conference_tpu-2024-C04.pdf
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
Publicat: 2024
Col·lecció:Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные
Matèries:
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

Ítems similars