Математичне та програмне забезпечення для класифікації постів у соціальних мережах

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛось, В. М.
dc.contributor.authorЧух, Б. В.
dc.date.accessioned2024-12-23T12:40:50Z
dc.date.available2024-12-23T12:40:50Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractotherThe article deal with three architectures of neural networks for classification posts from social networks: bidirectional LSTM (Bi-LSTM), RNN with an attention layer (Attention) and hybrid network CNN + RNN. A comparative analysis of these approaches showed that the use of neural networks taking into account the context and key elements of the text allows for high classification accuracy. Experimental results demonstrate that hybrid approaches have advantages in accuracy, but require further optimization.
dc.format.pagerangeС. 394-397
dc.identifier.citationЛось, В. М. Математичне та програмне забезпечення для класифікації постів у соціальних мережах / Лось В. М., Чух Б. В. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна). – Київ, 2024. – С. 394-397.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71264
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна)
dc.subject.udc519.688
dc.titleМатематичне та програмне забезпечення для класифікації постів у соціальних мережах
dc.title.alternativeMath and Software for classifying social media posts
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
72-P_394-397.docx
Розмір:
30.58 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференції