| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Кашко, А. А. | - |
| dc.date.accessioned | 2025-06-25T06:18:03Z | - |
| dc.date.available | 2025-06-25T06:18:03Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Кашко, А. А. Нейросетевой анализ уровня стресса по текстовым данным = Neural network analysis of stress levels from text data / А. А. Кашко // Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – С. 416–421. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60468 | - |
| dc.description.abstract | Работа представляет собой исследование и практическое применение современных технологий, которые помогают
анализировать текстовые данные. Основное внимание уделено реализации примитивной модели на языке программирования Python
с использованием библиотеки PyTorch и её обучению. Данный подход позволяет выявлять уровень стрессового состояния человека
на основе лингвистических характеристик текста. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | текстовые данные | en_US |
| dc.subject | бинарные классификации | en_US |
| dc.subject | лингвистические характеристики | en_US |
| dc.title | Нейросетевой анализ уровня стресса по текстовым данным | en_US |
| dc.title.alternative | Neural network analysis of stress levels from text data | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The work is a study and practical application of modern technologies that help analyze text data. The main focus is on the
implementation of a primitive model in the Python programming language using the PyTorch library and its training. This approach allows you
to identify the level of stress in a person based on the linguistic characteristics of the text. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025)
|
