Запропоновано дослідження і вибір математичного апарату для побудови словника і векторної моделі текстових повідомлень для навчання глибокої гібридної нейронної мережі прогнозуванню несприятливих авіаційних подій в польоті. Для визначення вагових значень слів в текстових повідомленнях про несприятливі авіаційнї події в польоті при формуванні словника аналізуються вагові моделі на основі мір TF-IDF, TF-RF і TF-ICF. У якості методів векторного представлення текстової інформації в роботі досліджуються: "мішок слів", латентно-семантичний аналіз (Latent semantic analysis (LSA)), моделі векторного уявлення Word2Vec, Global Vectors (GloVe) та Doc2Vec. В результаті аналізу вказаних моделей і методів в якості базового підходу до формування словника уніграмм (біграмм) пропонується використовувати міру TF-ICF, а в якості моделі векторного уявлення слів (словосполучень) пропонується використовувати модель CBOW.

  Повний текст PDF - 530.621 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"