Обучение модели искусственного интеллекта на наборе данных обращений на сайт ЕМУП «Гортранс»
Электронный научный архив УРФУ
Информация об архиве | Просмотр оригинала| Поле | Значение | |
| Заглавие |
Обучение модели искусственного интеллекта на наборе данных обращений на сайт ЕМУП «Гортранс»
|
|
| Автор |
Дружинина, Н. Г.
Трофимова, О. Г. Трофимов, С. П. |
|
| Тематика |
МОДЕЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТА БИНАРНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ |
|
| Описание |
Разработана модель искусственного интеллекта для определения тональности текста обращений на сайт ЕМУП «Гортранс» (г. Екатеринбург) на основе бинарной классификации текста. Проведено экспериментальное обучение модели бинарной классификации на наборе данных обращений на сайт ЕМУП «Гортранс». Практическая значимость работы состоит в возможности применения разработанной модели при анализе новых обращений на сайт ЕМУП «Гортранс».
|
|
| Дата |
2024-06-05T08:12:08Z
2024-06-05T08:12:08Z 2024 |
|
| Тип |
Conference Paper
Conference object (info:eu-repo/semantics/conferenceObject) Published version (info:eu-repo/semantics/publishedVersion) |
|
| Идентификатор |
Дружинина Н. Г. Обучение модели искусственного интеллекта на наборе данных обращений на сайт ЕМУП «Гортранс» / Н. Г. Дружинина, О. Г. Трофимова, С. П. Трофимов. — Текст : электронный // Innovative Approaches in Computer Science within Higher Education — InnoCSE 2023 = Инновационные подходы в высшем образовании в сфере компьютерных наук : материалы IV международной научно-практической конференции, (Екатеринбург, 4–5 декабря 2023 г.). — Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2024. — С. 49-54. — ISBN 978-5-7996-3845-0 // Электронный научный архив УрФУ. — URL: https://elar.urfu.ru/handle/10995/135772.
978-5-7996-3845-0 http://elar.urfu.ru/handle/10995/135772 |
|
| Язык |
ru
|
|
| Связанные ресурсы |
Innovative Approaches in Computer Science within Higher Education — InnoCSE-2023. — Екатеринбург, 2024
|
|
| Формат |
application/pdf
|
|
| Издатель |
УрФУ
|
|