?
Native Language Identification For Russian Using Errors Types
P. 1123–1133.
Ремнев Н. В.
В книге
Селегей В. Issue 19(26): дополнительный том. , -, 2020.
Али С., Хижик А. И., Рыжиков А. С. и др., , in: 2025 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 12-13 May 2025.: IEEE, 2025. P. 357–360.
Добавлено: 3 июля 2025 г.
Чернявский А. С., Ильвовский Д. А., Nakov P., , in: CLEF 2021 Working Notes.: CEUR Workshop Proceedings, 2021. P. 484–493.
Добавлено: 9 мая 2024 г.
Власова Е. А., Бец Ю. В., Каллистратидис Е. В., Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики 2022 № 2 С. 118–130
Статья посвящена первым результатам проекта по разработке устного учебного корпуса, который представляет собой затранскрибированную и размеченную по аномалиям коллекцию записей спонтанной устной речи студентов, изучающих русский язык как иностранный. В работе представлен обзор литературы, посвященной созданию устных корпусов, обсуждаются особенности отбора материала для стимулирования устной спонтанной речи иностранца, описан опыт транскрибирования, классификации и аннотации фонетических ...
Добавлено: 5 декабря 2022 г.
Ремнев Н. В., , in: 2019 International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW).: IEEE, 2019. P. 1–7.
Добавлено: 18 октября 2021 г.
Arefyev, N.V., Ermolaev P., , in: Supplementary Proceedings of the Sixth International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2017), Moscow, Russia, July 27-29, 2017Vol. 1975.: Aachen: CEUR-WS.org, 2017. P. 9–19.
Добавлено: 9 октября 2020 г.
Switzerland: Springer, 2019.
Добавлено: 8 февраля 2020 г.
Романов А. Ю., Lomotin K.E., Kozlova E.S., , in: Supplementary Proceedings of the Sixth International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2017), Moscow, Russia, July 27-29, 2017Vol. 1975.: Aachen: CEUR-WS.org, 2017. P. 122–133.
Добавлено: 28 ноября 2017 г.
Козлова Е. С., Романов А. Ю., В кн.: Информатика, математика, автоматика: 2016. Материалы научно-технической конференции.: Сумы: СумДу, 2016. С. 42–42.
В рамках исследования используются две меры для выделения ключевых слов в наборе текстов: tf-idf и weirdness (мера странности). В исследовании используется выборка из более чем двадцати двух тысяч научных статей из девяти тем УДК. Задача исследования состояла в выделении оптимального набора слов для быстрой классификации заданного текста. ...
Добавлено: 11 июня 2016 г.
Ломотин К. Е., Романов А. Ю., В кн.: Информатика, математика, автоматика: 2016. Материалы научно-технической конференции.: Сумы: СумДу, 2016. С. 43–43.
Использование искусственных нейронных сетей (ИНС) для решения задач классификации позволяет разделить такие сложные классы образов, какими являются темы классификатора УДК. Для проведения исследования нами выбран классификатор гиперплоскостной группы, реализованный в виде многослойного персептрона Розенблатта. ...
Добавлено: 11 июня 2016 г.