Репозиторий
Полесского государственного университета
ISSN (online): 2310-7413
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://rep.polessu.by/handle/123456789/34957| Название: | Сравнительный анализ методов векторизации текста для задач классификации в NLP |
| Другие названия: | Comparative analysis of text vectorization methods for classification tasks in NLP |
| Авторы: | Скворцов, А.А. Анурьева, М.С. Солодовников, А.Н. Skvorcov, A. Anureva, M. Solodovnikov, A. |
| Ключевые слова: | обработка текста классификация NLP векторизация TF-IDF FastText BERT трансформеры text processing classification NLP vectorization TF-IDF FastText BERT transformers |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издательство: | Пинск : Полесский государственный университет |
| Библиографическое описание: | Скворцов, А. А. Сравнительный анализ методов векторизации текста для задач классификации в NLP / А. А. Скворцов, М. С. Анурьева, А. Н. Солодовников / Материалы V международной научно-практической конференции «Инжиниринг: теория и практика», Полесский государственный университет, г. Пинск, Республика Беларусь, 25 апреля 2025 г. / [ редкол.: В. И. Дунай, И. А. Пригодич ] ; Полесский государственный университет [и др.]. – Пинск : ПолесГУ, 2025. – С. 44-47. |
| Аннотация: | Проведен сравнительный анализ методов векторизации текста для задач классификации в NLP. Эксперименты показали преимущество моделейBERT по качеству предсказаний. Подчеркивается значение выбора подхода к векторизации для повышения точности. |
| Описание: | The abstract: A comparative analysis of text vectorization methods for NLP classification tasks is presented. Experiments show BERT models outperform others in prediction quality. The study emphasizes the importance of vectorization choice for improving accuracy. |
| Располагается в коллекциях: | 2025 год |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Sravnitelnyi_analiz_metodov.pdf | 376.36 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все ресурсы в архиве защищены авторским правом, все права сохранены.