• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Дранга, Д. И. Гибридный метод активного обучения в задаче классификации заданного набора классов с неполным покрытием по неразмеченным зашумленным данным / Д. И. Дранга, Р. В. Сенченко. - Текст : непосредственный // 19 Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием, 11-16 октября 2021, Ростов-на-Дону - Таганрог. КИИ-2021 : труды конференции / Российская ассоциация искусственного интеллекта, Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН, Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), Южный федеральный университет. - Ростов-на-Дону ; Таганрог : Изд-во Южного федерального ун-та, 2021. - С. 182-195. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-9275-3884-3.

    ГРНТИ УДК
    28.23.25004.85

    Рубрики:
    Машинное обучение

    Кл.слова (ненормированные): активное обучение -- машинное обучение -- классификация намерений -- обработка естественного языка -- обучение без учителя -- диалоговые агенты
    Аннотация: В работе исследуется математическое обеспечение диалоговых агентов, важным компонентом которых является классификатор намерений - модель, определяющая намерение, содержащееся в сообщении. Например, определение намерений открыть карту или отключить смс-оповещение чат-ботом в банке. Для обучения модели требуются размеченные асессорами данные, отобранные из неразмеченных диалогов. Отбор объектов для разметки осложнен тем, что интересующий набор намерений является подмножеством от всевозможных намерений, содержащихся в сообщениях клиентах, а многие сообщения не содержат намерений. В работе предложен гибридный алгоритм, учитывающий особенности задачи и объединяющий в себе методы обучения без учителя, фильтрацию на основе близости представлений объектов и оценку информационной полезности кластеров. Предложенный алгоритм универсален и не зависит от выбранной модели классификации текстов.
    Доп. точки доступа:
    Сенченко, Р.В.
    Российская ассоциация искусственного интеллекта
    "Информатика и управление", федеральный исследовательский центр(Москва)
    Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)
    Южный федеральный университет(Ростов-на-Дону)
    Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием(19 ; 2021 ; Ростов-на-Дону / Таганрог)

    Экз-ры полностью e7dc61f8c565b3a80130ff18460b587e
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -489412-850789)

    Шифр в сводном ЭК: 5d9ea56cc271454059205d2fe89f5dab




    Заказ фрагмента документа ₽