Determinando la Edad del Autor del Texto Basado en Modelos de Redes Neuronales Profundas
Autores: Romanov, Aleksandr Sergeevich; Kurtukova, Anna Vladimirovna; Sobolev, Artem Alexandrovich; Shelupanov, Alexander Alexandrovich; Fedotova, Anastasia Mikhailovna
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Determinando la Edad del Autor del Texto Basado en Modelos de Redes Neuronales Profundas
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Redes neuronales
Determinación de edad
Aprendizaje profundo
Análisis de texto
Precisión
Idioma ruso
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo está dedicado a resolver el problema de determinar la edad del autor del texto basado en modelos de redes neuronales profundas. El artículo presenta un análisis de métodos para determinar la edad del autor de un texto y enfoques para determinar la edad de un usuario a partir de una foto. Esto podría ser una solución al problema de datos inexactos para el entrenamiento al filtrar los datos de edad incorrectos especificados por el usuario. También se presenta una descripción detallada de la técnica del autor basada en modelos de redes neuronales profundas y la interpretación de los resultados. El estudio encontró que la técnica propuesta logró un 82% de precisión en la determinación de la edad del autor a partir de texto en ruso, lo que la hace competitiva en comparación con enfoques para otros idiomas.
Descripción
Este artículo está dedicado a resolver el problema de determinar la edad del autor del texto basado en modelos de redes neuronales profundas. El artículo presenta un análisis de métodos para determinar la edad del autor de un texto y enfoques para determinar la edad de un usuario a partir de una foto. Esto podría ser una solución al problema de datos inexactos para el entrenamiento al filtrar los datos de edad incorrectos especificados por el usuario. También se presenta una descripción detallada de la técnica del autor basada en modelos de redes neuronales profundas y la interpretación de los resultados. El estudio encontró que la técnica propuesta logró un 82% de precisión en la determinación de la edad del autor a partir de texto en ruso, lo que la hace competitiva en comparación con enfoques para otros idiomas.