Программа построения и валидации моделей машинного обучения для определения признаков пола автора русскоязычного текста
Машинное обучение, нейронные сети, авторское профилирование, классификация текстов
Программа позволяет комплексно на заранее подготовленных данных реализовать и выбрать наиболее эффективные модели машинного обучения для задачи определения пола автора русскоязычного текста, наиболее важного признака авторского профиля. В программе реализована работа с несколькими алгоритмами решения классификационной задачи для определения пола автора. В их основе лежат методы на основе нейросетевых моделей, линейных классификаторов, а также градиентного бустинга и случайного леса. В качестве пространства признаков описания текстов используются: специальные словари, комплекс морфо-синтаксических признаков и последовательности символов.В результате выполнения программы все полученные модели сохраняются для дальнейшей работы. Помимо этого, выходные данные содержат таблицы для проведения сравнительного анализа, где указаны точности каждой модели при обучении и тестировании на всех возможных комбинациях данных, указанных при запуске программы.
Авторское профилирование
Демин В.А.
Директор-координатор по направлению природоподобные технологии
Кандидат физико-математических наук
Николаенко А.В.
Заместитель директора - главный ученый секретарь Центра
28.23.37
Нейронные сети
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.02.EV
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
Александр
Сбоев
Георгиевич
20%
Роман
Рыбка
Борисович
20%
Дмитрий
Гудовских
Викторович
20%
Антон
Селиванов
Александрович
20%
Иван
Молошников
Александрович
20%
Правительство России
Правительство Российской Федерации
Организация
-
-
НИЦ "Курчатовский институт"
федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"
1027739576006
Организация
Правительство Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения