| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Глазкова, А. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2017-10-04T13:16:45Z | - |
| dc.date.available | 2017-10-04T13:16:45Z | - |
| dc.date.issued | 2014 | - |
| dc.identifier.citation | Глазкова, А. В. Возможность автоматического определения адресата на основе семантико-синтаксических особенностей текста / А. В. Глазкова // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2014) : материалы IV междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 20-22 февраля 2014 года) / редкол.: В. В. Голенков (отв. ред.) [и другие]. – Минск : БГУИР, 2014. – С. 509 - 512. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/26052 | - |
| dc.description.abstract | Решение проблем организации эффективного доступа к информации становится все более актуальным в связи с широким использованием интернет-технологий. Вследствие этого много внимания привлекает к себе задача автоматической классификации текстовых документов. В работе обсуждается возможность автоматической классификации текстов в зависимости от того, какой аудитории они адресованы. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | information resources | ru_RU |
| dc.subject | automatic classification of texts | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | conference materials | ru_RU |
| dc.subject | классификация текстов | ru_RU |
| dc.subject | информационные ресурсы | ru_RU |
| dc.subject | информационный поиск | ru_RU |
| dc.subject | искусственный интеллект | ru_RU |
| dc.subject | text categorization | ru_RU |
| dc.subject | word processing | ru_RU |
| dc.title | Возможность автоматического определения адресата на основе семантико-синтаксических особенностей текста | ru_RU |
| dc.title.alternative | The capability of automatic text addressee recognition based on syntactic and semantic features | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | The article deals with the task of natural language text procesing. The paper discusses the capability of automatic text categorization based on characteristics of the text addressee. | - |
| Appears in Collections: | OSTIS-2014
|
