Thematic texts generation issues based on recurrent neural networks and word2vec

Fomenko, V.; Loutskii, H.; Rehida, P.; Volokyta, A.


	Наукова періодика України		Технічні науки та технології

Fomenko V.
Thematic texts generation issues based on recurrent neural networks and word2vec / V. Fomenko, H. Loutskii, P. Rehida, A. Volokyta // Технічні науки та технології. - 2017. - № 4. - С. 110-115. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/tnt_2017_4_14

Проведено аналіз спільного використання моделей RNN та word2vec. Описано підходи для обробки вхідного тексту, аналізу структури речень, прогнозування наступних частин мови, прогнозування наступних слів та структури відповідних моделей. Результати виявились добре інтерпретованими та змістовними. Проаналізовано зміст, структуру та параметри моделей, які показали найкращі результати для генерації текстів. Підхід показав себе добре для створення тематичних текстів. Наведені результати експериментів та аналіз наступних кроків.

Повний текст PDF - 921.2 Kb

Зміст випуску Google Scholar

Цитування публікації

Цитованість авторів публікації:

Бібліографічний опис для цитування:

Fomenko V. Thematic texts generation issues based on recurrent neural networks and word2vec / V. Fomenko, H. Loutskii, P. Rehida, A. Volokyta // Технічні науки та технології. - 2017. - № 4. - С. 110-115. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/tnt_2017_4_14.

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

Волокита Артем Миколайович (фізико-математичні науки)

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

Відділ інформаційно-комунікаційних технологій

Пам`ятка користувача