Программа для определения пола автора текста на базе рекуррентных сетей с использованием деревьев синтаксических зависимостей
Машинное обучение, нейронные сети, авторское профилирование, классификация текстов, анализ графов
Данная программа предназначена для определения пола автора русскоязычного текста. В основе алгоритма лежит, во-первых, искусственная нейронная сеть глубокого обучения на базе рекуррентных слоёв долговременной краткосрочной памяти (LSTM), во-вторых, учёт информации о синтаксисе на основе построения путей по дереву синтаксического разбора.Программа реализует следующую функциональность:1) Процедура подготовки данных для обучения нейросетевой модели (с обходом деревьев синтаксических зависимостей);2) Процедура обучения нейронной сети для определения пола автора текста;3) Процедура определения пола автора по тексту на основе настроенной нейронной сети.
Авторское профилирование, классификация текстов с учётом синтаксической структуры предложений
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
50.39.29
Типы ВС
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.02.EV
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
Антон
Селиванов
Александрович
25%
Роман
Рыбка
Борисович
25%
Александр
Сбоев
Георгиевич
25%
Иван
Молошников
Александрович
25%
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