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%.

Сборник содержитматериалы II межрегиональной конференции "Экология и здоровье человека на Севере", посвященной 50-летию высшего медицинского образования Республики Саха (Якутия). В работе конференции приняли участие практические врачи республики и регионов России, научные сотрудники Якутского, Уфимского, Томского, Бурятского научных центров, городов Санкт-Петербург, Москва, Новосибирск и др.
В тезисах приведены результаты исследований, проведенных для северных территорий России, с использованием современных методов исследования.
Материалы сборника будут полезны практическим врачам, научным сотрудникам, студентам вузов.