Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59949
Название: From words to vectors: text vectorization techniques in natural language processing
Авторы: Krez, K. S.
Ключевые слова: материалы конференций;encoding;vectorization;text;algorithm;analysis
Дата публикации: 2025
Издательство: БГУИР
Описание: Krez, K. S. From words to vectors: text vectorization techniques in natural language processing / K. S. Krez // Электронные системы и технологии : сборник материалов 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 21–25 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2025. – С. 60–62.
Аннотация: This paper discusses the process of text vectorization, which is a key step in Natural Language Processing (NLP). The main vectorization methods are described, including One-Hot Encoding, Bag of Words, TF-IDF and Word Embeddings. The advantages and disadvantages of each method are analyzed, as well as their application in various NLP tasks. Text vectorization converts textual data into numerical vectors that can be processed by machine learning algorithms. This is necessary because computers cannot directly interpret text.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59949
Располагается в коллекциях:Электронные системы и технологии : материалы 61-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2025)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Krez_From.pdf315.02 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание Просмотр статистики Google Scholar

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.