RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Программные системы: теория и приложения // Архив

Программные системы: теория и приложения, 2017, том 8, выпуск 4, страницы 133–147 (Mi ps275)

Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети

Об одном методе экономии памяти при классификации текстов

А. И. Мамонтов, С. М. Рябинов

Московский энергетический институт

Аннотация: В статье исследуется метод экономии памяти в задачах классификации текстов поиском совпадающих частей линейных полиномов. В начале приводится алгоритм поиска совпадающих частей в линейных полиномах с целыми коэффициентами. Этот алгоритм позволяет вычислять системы линейных полиномов с целыми коэффициентами быстрее и использовать для их хранения меньше памяти. Затем алгоритм применяется для поиска совпадающих частей линейных полиномов, возникающих при классификации текстов с помощью байесовского классификатора, и приводятся вычислительные эксперименты, демонстрирующие эконимию памяти.

Ключевые слова и фразы: классификация текстов, линейные полиномы, целые числа, байесовский классификатор.

УДК: 004.021

Поступила в редакцию: 01.12.2017
Подписана в печать : 25.12.2017

DOI: 10.25209/2079-3316-2017-8-4-133-147



© МИАН, 2024