1. Репозиторий Полоцкого государственного университета имени Евфросинии Полоцкой
  2. Периодические издания Полоцкого государственного университета имени Евфросинии Полоцкой
  3. Серия C. Фундаментальные науки. ISSN 2710-4230 (Online)
  4. 2012, № 12
Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.psu.by/handle/123456789/55
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorLinkevich, A.en
dc.date.accessioned2013-08-12T12:03:14Z-
dc.date.available2013-08-12T12:03:14Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationВестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки.- Новополоцк: ПГУ.- 2012.- № 12. - С. 46-49.ru_RU
dc.identifier.urihttps://elib.psu.by/handle/123456789/55-
dc.descriptionОбоснована возможность использования нейронных сетей Кохонена для неконтролируемой классификации текстов.ru_RU
dc.description.abstractVectors of Hilbert space are used to represent (hyper) texts. Instead of a basis of the space, a frame is constructed so as to represent particular semantic units that could be relevant for a given specific domain. It is suggested to use Kohonen’s neural networks for unsupervised classification of texts. A special emphasis is put on handling information saved in the WWW.en_US
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherПолоцкий государственный университетru_RU
dc.relation.ispartofВеснік Полацкага дзяржаўнага ўніверсітэта. Серыя C, Фундаментальныя навукіbe_BE
dc.relation.ispartofHerald of Polotsk State University. Series C, Fundamental sciencesen_EN
dc.relation.ispartofВестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные наукиru_RU
dc.relation.ispartofseriesСерия C, Фундаментальные науки;2012.- № 12ru
dc.rightsopen accessru_RU
dc.subjectМатематикаru_RU
dc.subjectМатематическая кибернетикаru_RU
dc.subjectсети Кохоненаru_RU
dc.subjectсемантический поискru_RU
dc.subjectклассификация текстовru_RU
dc.subjectфреймыru_RU
dc.titleSemantic Retrieval and Classification of Web Pages Using Frames and Neural Networksen_US
dc.typeArticleru_RU
Appears in Collections:2012, № 12

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
46-49.pdf234.4 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record Recommend this item Google Scholar


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.