Документы 1 - 10 из 17
1.

Количество страниц: 1 с.

Куличкина, В. Г. "Анабарская рапсодия" на "Славянском базаре" : [выставка вечерних нарядов Анны Зверевой "Душа России в фестиваля "Славянский базар" в Витебске] / Варвара Куличкина // Якутия. - 2013. - N 134, (32580), 26 июля. - С. 27.

2.

Количество страниц: 2 с.

Шапошникова, А. Е. Анна Зверева: "Традиции - это наш талисман" : Народная мастерица представила книгу и выставку "Узоры земли Олоно" / Аита Шапошникова // Международный аэропорт Якутск. - 2016. - N 2. - С. 54-55.

3.
Автор:
Степанова Елена

Количество страниц: 1 с.

Степанова, Е. Великолепная Анна : [Кубок мэра Москвы получила народная мастерица Якутии А. Зверева] / Елена Степанова // Якутия. - 2008. - 21 ноября. - С. 2.

4.

Количество страниц: 1 с.

Шапошникова, А. Е. Вечный путь узора : Анна Зверева о декоративно-прикладной культуре Якутии [о мастерице А. Н. Зверевой] / Аита Шапошникова // Якутия. - 2016. - N 39 (33122), 16 апреля. - С. 10.

8.

Количество страниц: 1 с.

Акиева, М. Б. Нитка за иголкой, стежок за стежком : [о мастерстве лоскутного шитья] / Марина Акиева // Якутия. - 2010. - N 242, (31958), 30 декабря. - С. 11.

9.

Количество страниц: 5 с.

В статье рассматривается задача обработки текста с помощью нейронных сетей для определения авторства. Актуальность данной темы обусловлена возрастающей ролью искусственного интеллекта в различных сферах, в том числе в области обработки естественного языка. Представлен практический пример реализации нейросетевого подхода к определению авторства текста с использованием библиотеки Keras Python на платформе Google Colaboratory. Описаны шаги по подготовке данных, создание обучающей и тестовой выборок, построения и обучения модели. Полученные результаты демонстрируют высокую точность идентификации авторства текстов, достигающую 95-98%.
The article deals with the task of text processing using neural networks to determine authorship. The relevance of this topic is due to the increasing role of artificial intelligence in various fields, including natural language processing. A practical example of implementation of neural network approach to text authorship determination using Keras Python library on Google Colaboratory platform is presented. The steps of data preparation, creation of training and test samples, model building and training are described. The obtained results demonstrate high accuracy of text authorship identification, reaching 95-98%.

Леонтьев, Нь. А. Обработка текста с помощью нейросети в направлении авторства / Н. А. Леонтьев, А. А. Саввинова ; Северо-Восточный федеральный университет им. М. К. Аммосова // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. - 2024. - N 5-1 (92). - C. 249-253. - DOI: 10.24412/2500-1000-2024-5-1-249-253
DOI: 10.24412/2500-1000-2024-5-1-249-253