| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Иванова, М. Д. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-12-03T06:35:02Z | - |
| dc.date.available | 2025-12-03T06:35:02Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Иванова, М. Д. Анализ методов распознавания профессий в русскоязычных текстах / М. Д. Иванова // Информационные технологии и системы 2025 (ИТС 2025) : материалы Международной научной конференции, Минск, 19 ноября 2025 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2025. – С. 59–60. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62278 | - |
| dc.description.abstract | В работе рассматривается задача распознавания именованных сущностей категории «Профессия» в русскоязычных текстах. Целью исследования является определение наиболее эффективного подхода к извлечению профессий из неструктурированных данных. Проведён сравнительный анализ трёх различных методов: основанных на знаниях (словарь), машинном обучении (CRF) и глубоком обучении (RuBERT). Эксперименты проведены на специально разработанном размеченном корпусе данных. Результаты могут быть использованы для интеллектуального анализа вакансий и данных о рынке труда. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | русский язык | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | рынок труда | en_US |
| dc.subject | профессиональная ориентация | en_US |
| dc.title | Анализ методов распознавания профессий в русскоязычных текстах | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | ИТС 2025
|
