1. DSpace at Polessky State University
  2. Материалы конференций и семинаров / Conferences and seminars proceedings
  3. Инжиниринг: теория и практика
  4. 2025 год
  5. 2025 год
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://rep.polessu.by/handle/123456789/34957
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorСкворцов, А.А.-
dc.contributor.authorАнурьева, М.С.-
dc.contributor.authorСолодовников, А.Н.-
dc.contributor.authorSkvorcov, A.-
dc.contributor.authorAnureva, M.-
dc.contributor.authorSolodovnikov, A.-
dc.date.accessioned2025-10-29T10:59:17Z-
dc.date.available2025-10-29T10:59:17Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationСкворцов, 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.ru
dc.identifier.urihttps://rep.polessu.by/handle/123456789/34957-
dc.descriptionThe 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.ru
dc.description.abstractПроведен 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.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherПинск : Полесский государственный университетru
dc.rightsоткрытый доступ-
dc.subjectобработка текстаru
dc.subjectклассификацияru
dc.subjectNLPru
dc.subjectвекторизацияru
dc.subjectTF-IDFru
dc.subjectFastTextru
dc.subjectBERTru
dc.subjectтрансформерыru
dc.subjecttext processingru
dc.subjectclassificationru
dc.subjectNLPru
dc.subjectvectorizationru
dc.subjectTF-IDFru
dc.subjectFastTextru
dc.subjectBERTru
dc.subjecttransformersru
dc.titleСравнительный анализ методов векторизации текста для задач классификации в NLPru
dc.title.alternativeComparative analysis of text vectorization methods for classification tasks in NLPru
dc.typeArticleru
Располагается в коллекциях:2025 год

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Sravnitelnyi_analiz_metodov.pdf376.36 kBAdobe PDFОткрыть
Базовое описание


Все ресурсы в архиве защищены авторским правом, все права сохранены.