Нейронная сеть и ее применение для автоматизации определения тегов темы

Что такое нейронная сеть и как она может быть применена для классификации материалов интернет-сайтов тематическими тегами. Эти вопросы наверняка могут заинтересовать того, что хочет воспользоваться нашим сервисом автоматизированной классификации.

Искусственная нейронная сеть

Искусственная нейронная сеть - это математическая модель биологической нейронной сети. Далее речь пойдет именно об этом варианте нейронной сети. Нейронная сеть организована послойно, каждый слой - это просто матрица с коэфициентами. Умножение уровней входного сигнала на эту матрицу приводит к получению нового результирующего сигнала. Затем эта операция повторяется для следующего слоя. Вот вкратце и вся математика работы нейронной сети. Так просто, скажите вы. Да, работа сети очень проста и напоминает простенькую задачу из матричной алгебры. В чем же тогда сложность использования нейронной сети? В вычислении этих самых матричных коэффициентов, которое называется обучением нейронной сети. Лишь в 1974 году появилась первая теоретическая работа, описывающая алгоритм обратного распространения ошибки, который позволил впервые расчитывать коэффициенты для многослойных сетей.

Обучение нейронной сети

Почему вычисление коэффициентов нейронной сети называется обучением? Причина в том, что для вычисления коэффициентов сети необходимо иметь набор уже готовых решений. Далее математические алгоритмы сравнивают результат, который выдает сеть с тем, который хотелось бы получить и на его разницу или, иначе говоря, ошибку делают поправку в коэффициентах, и затем повторяют это процесс снова и снова, пока ошибка не начнет уменьшаться. Тогда говорят, что появляется сходимость, а в готовых решениях есть непротиворечивость. Весь этот процесс немного напоминает дрессировку животных и поэтому был поэтично назван обучением.

Нейронные сети и теги темы

Теги темы - это набор меток, который помогает компьютеру обозначить тематику маркированного текста. Подробнее о них можно прочитать в статье "Тематические теги - что это?".

Представим себе, что лексикон какого-то текста можно рассматривать как входной сигнал, а соответствие лексикона тегу темы - как выходной. Тогда можно набрать какое-то количество образцов текстов, которые подходят под выбранную тему и какое-то - которые не подходят к этой теме. Вот уже справочный материал готов и можно начинать обучение нейронной сети. Конечно, описанный выше алгоритм обратного распространения ошибки давно устарел из-за своей малой эффективности, но если взять более современные методы, то расчет займет буквально несколько часов.

Применение нейронных сетей

Можно ли проверить на практике все приведенные выше теоретические положения? Конечно да! Перед вами действующая модель нейронной сети, которая умеет по лексикону текста определять его теги темы.

Тестирование

Ну что? Вы хотите проверить на своем тексте, как работает нейронная сеть?

Попробуйте прямо сейчас: сможет ли компьютер правильно поставить теги на Ваш текст?

Нажмите на кнопку "Попробовать" и Вы бесплатно в режиме on-line сможете протестировать работу сервиса. Скопируйте свой текст и компьютер при помощи нейронной сети предложит один или несколько тематических тегов.

Если Вам понравится, как компьютером определена тема Вашего текста и Вы захотите заказать такую услугу для своего сайта, то узнать об условиях можно на странице "Цены и условия".

А что делать, если компьютер ошибется? Для этого есть форма оценки правильности результата. Выберите один из предлагаемых вариантов и нейронная сеть будет пересчитана уже сегодня ночью с учетом Вашей оценки. Загляните на наш сайт на следующий день и может быть Вас приятно удивит прогресс в совершенствовании работы обучаемой нейронной сети.

Может у Вас есть еще вопросы? Загляните на страничку "Вопросы и ответы".


Теги: классификация, услуги, наука, сеть

Дата публикации:

30 декабря 2013 года

Статьи по теме:

Классификация информации тематическими тегами

Теги темы

Облако тегов

Наиболее распространенные ошибки теггирования

Яндекс.Метрика