ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2018 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,678
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,541
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,047
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,460
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 7170
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 310
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 412
Десятилетний индекс Хирша: 19
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год: 303
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 10

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Марта 2020

В Тюменском государственном университете создан программный комплекс – интеллектуальная система автоматического определения категории потенциальных адресатов текста.

15.11.2016

Решение задач автоматической классификации текстов в последние годы стало одним из приоритетных направлений развития исследований в областях информационного поиска и искусственного интеллекта. Средства автоматической классификации текстов находят применение не только при отборе наиболее релевантных результатов поисковых запросов, но и при решении таких прикладных задач, как фильтрация спама, составление персональных подборок новостей, автоматическое аннотирование, снятие неоднозначности при автоматическом переводе, определение языка текста.

Задача классификации текстов подразделяется на две подзадачи: обучение классификатора и непосредственная классификация текстов. Наибольшую трудность при этом составляет первая подзадача, от успешности решения которой в итоге зависит достоверность проведенной классификации.

Для обучения классификатора прежде всего проводится построение модели текста – представление в виде набора признаков. Решение задачи поиска классификационных признаков зависит от тематики текстов и цели классификации. Выделению значимых классификационных признаков посвящены работы многих исследователей.

Подробное описание дается в статье «Интеллектуальная система автоматического определения категории потенциальных адресатов текста», автор Глазкова А.В. (Тюменский государственный университет, Тюмень).