Browsing by Author "Голуб, Марія"
Now showing 1 - 5 of 5
- Results Per Page
- Sort Options
Item Вибір ознак в процесі інтелектуальної обробки текстових повідомлень(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Голуб, МаріяThe process of selection of signs is investigational on results the decouplig of text messages. Certain features of the adaptive forming of informing signs are on the різниз levels of decouplig. Described process of intellectual analysis of properties of author of text message.Item Побудова точок спостереження при класифікації текстів машинним навчання поліноміальних моделей(Видавництво Львівської політехніки, 2018-06-01) Голуб, Марія; Черкаський державний технологічний університетTo expand the capabilities of multilevel monitoring technology, a new method for converting text into a typical input data array is proposed. Unlike existing ones, the variance is used to form observation points. The growth of the number fo well-classified texts has been experimentally confirmed.Item Профілювання текстів у технології інформаційного моніторингу(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Голуб, Сергій; Голуб, МаріяDescribed and the mathematically set forth task of profiling of texts in technology of the multilevel informative monitoring.Item Інтелектуальний аналіз діалектних текстів(Видавництво Львівської політехніки, 2017) Голуб, МаріяThe results of research processes modeling of dialect texts within the multi- level information monitoring technology are regarded in the article. A new method of classifying text messages at the residence of their authors is proposed. The signs for classification got after decomposition of text and calculating their frequency characteristics. For synthesis models used GMDH. The quantity correctly classified texts from 78% to 100%. Convert text messages in an array input allows the advantage of multi-level modeling techniques in information technology monitoring text messages.Item Інтелектуальний аналіз текстів(Видавництво Львівської політехніки, 2016) Голуб, МаріяAuthor propose the Information technology of text mining. Experimentally confirmed the possibility of automating tests for a given search content. Number Field classified texts ranges from 65.4% to 100%.