Алгоритм автоматизированной генерации обучающей выборки для решения задачи выявления семантической близости между парой ключевых слов методами машинного обучения

Лунев, К.В.

Автор: Лунев К.В.
Журнал: Программная инженерия
Том: 12
Номер: 6
Год издания: 2021
Издательство: Новые технологии
Местоположение издательства: Москва
Первая страница: 283
Последняя страница: 293
Аннотация: В настоящее время машинное обучение является эффективным подходом к решению множества задач информационно-аналитических систем. Для использования таких подходов требуется обучающее множество примеров. Сбор обучающего набора данных является обычно трудоемким процессом. Как правило, для его реализации требуется участие нескольких экспертов в предметной области, для которой собираются тренировочное множество. Более того, для некоторых задач, в число которых входит и задача определения семантической близости пар ключевых слов, является сложным даже правильно составить инструкцию для экспертов для адекватной оценки тестируемых примеров. Причина таких затруднений заключается в том, что семантическая близость - субъективная величина и сильно зависит от области применения, контекста, человека и задачи. В статье представлены результаты исследований на направлении поиска моделей, алгоритмов и программных средств для автоматизированного формирования объектов обучающей выборки в задаче определения семантической близости пары слов. Кроме того, модели, построенные по автоматизированной обучающей выборке, позволяют решать не только задачу определения семантической близости, но и произвольную задачу классификации ребер в графе. Методы, использованные в работе, основаны на теоретико-графовых алгоритмах.
Добавил в систему: Лунев Кирилл Владимирович

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИСТИНА ИНХС РАН
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ИСТИНА ИНХС РАН