Нейросетевой метод классификации текстов групп социальной сети Вконтакте

Аннотация

Классификация текстовых данных с помощью нейросетей находит свое применение в многочисленных проектах. Применяются различные структуры искусственных нейросетей с варьирующимися параметрами. В данной статье описан процесс создания и тренировки нейросети, направленной на классификацию записей из социальной сети Вконтакте. Цель работы состоит в том, чтобы проверить применимость нейросетей для решения поставленной задачи. В качестве программного инструмента для создания нейросети использовался пакет TensorFlow. Данные для обучения нейросети получены из записей групп с определенной тематикой (биология, информационные технологии, кино). Алгоритм автоматической классификации текстов групп социальной сети Вконтакте, апробированный в исследовании, будет использован при разработке содержательного компонента функциональной психометрической модели когнитивно – поведенческих предикторов активности личности в рамках ее образовательной деятельности.

Сведения об авторах

Konstantin Sergeevich Nikolaev, Казанский (Приволжский) федеральный университет

старший лаборант

Nagim Muhamatnurovich Davletshin, Казанский (Приволжский) федеральный университет

лаборант

Andrey Anatolyevich Berdnikov, Казанский (Приволжский) федеральный университет

лаборант

Опубликована
2019-12-23
Как цитировать
NIKOLAEV, Konstantin Sergeevich; DAVLETSHIN, Nagim Muhamatnurovich; BERDNIKOV, Andrey Anatolyevich. Нейросетевой метод классификации текстов групп социальной сети Вконтакте. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 15, n. 4, dec. 2019. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/608>. Дата доступа: 27 feb. 2020
Раздел
Исследования и разработки в области новых ИТ и их приложений