کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6900932 | 1446491 | 2018 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Deep Learning neural nets versus traditional machine learning in gender identification of authors of RusProfiling texts
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper we compare accuracies of solving the task of gender identification of RusPro-filing texts without gender deception on base of two types of data-driven modeling approaches: on the one hand, well-known conventional machine learning algorithms, such as Support Vector machine, Gradient Boosting; and, on the other hand, the set of Deep Learning neuronets, such as neuronet topologies with convolution, fully-connected, and Long Short-Term Memory layers, etc. The dependence of effectiveness of these models on the feature selection and on their representation is investigated. The obtained F1-score of 88% establishes the state of the art in the gender identification task with the RusProfiling corpus.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 123, 2018, Pages 424-431
Journal: Procedia Computer Science - Volume 123, 2018, Pages 424-431
نویسندگان
Alexander Sboev, Ivan Moloshnikov, Dmitry Gudovskikh, Anton Selivanov, Roman Rybka, Tatiana Litvinova,