Optimal Model for Classifying Texts by Functional Style

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52209/1609-1825_2023_1_365
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Nowadays natural language processing is evolving due to significant improvements in data access and increased computing power, especially in areas such as healthcare, media, finance and human resources. The purpose of this article is to study the methods of intellectual analysis of texts in determining the style of texts and to create an optimal model. The sources of text data used to determine the style of texts are considered. The body of the text is fully processed and experiments are carried out using the necessary methods. K-neighbors and BERT models were used for text classification