| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Долбин, А. В. | - |
| dc.contributor.author | Розалиев, В. Л. | - |
| dc.contributor.author | Орлова, Ю. А. | - |
| dc.contributor.author | Заболеева-Зотова, А. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2016-06-03T06:53:23Z | - |
| dc.date.accessioned | 2017-07-18T09:11:30Z | - |
| dc.date.available | 2016-06-03T06:53:23Z | - |
| dc.date.available | 2017-07-18T09:11:30Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.citation | Долбин, А. В. Семантический анализ текста для распознавания элементов внешнего вида человека / А. В. Долбин и другие // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2016) : материалы VI междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 18 - 20 февраля 2016 года) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2016. – С. 401 - 404. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/7189 | - |
| dc.description.abstract | В работе приводится описание различных методов обработки теста на естественном языке. Большинство
описанных методов относятся к методам, основанным на машинном обучении. Рассматривается метод
распознавания именованных сущностей с разрешением кореференции местоимений в третьей лице. Затем
приводится использованием латентного размещения Дирихле и латентно-семантического анализа. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.language.iso | en | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | метод опорных векторов | ru_RU |
| dc.subject | ЛСА | ru_RU |
| dc.subject | ЛДА | ru_RU |
| dc.subject | распознавание именованных сущностей | ru_RU |
| dc.title | Семантический анализ текста для распознавания элементов внешнего вида человека | ru_RU |
| dc.title.alternative | Semanticanalysis of text forrecognition of the elements of human appearance | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The paper describes the various methods of processing
natural language. Most of these methods are based on
machine learning. The method of recognition of named
entities with coreference resolution of pronouns in the
third person is described. Then, given the use of the
latent Dirichlet allocation and latent semantic analysis. | - |
| Appears in Collections: | OSTIS-2016
|
