Введение
1 Аналитический обзор существующих подходов к автоматической классификации текста
1.1 .Постановка задачи автоматической классификации текстов 14
1.2. Анализ традиционных подходов к решению задачи автоматической классификации текста 18
1.3 .Решение задачи автоматической классификации текста на базе ассоциативных нейронных сетей 42
1.4. Обоснование выбора гибридного1 подхода к автоматической классификации 49
1.5.Выводы1 52
2 Разработка гибридного-подхода к построению нейронной сети .
2.1. Основные направления создания гибридных моделей 53
2.2. Принципы построения гибридной модели 56
2.3. Разработка основных этапов создания гибридной модели 64
2.4. Выбор архитектуры гибридной нейронной сети 73
2.5. Выбор типов семантических отношений и связей для гибридной сети 82
2.6.Выводы 86
3 Построение гибридной модели автоматического классификатора
3.1. Выбор формы представления текста в гибридной нейронной сети 88
3.2. Разработка структуры гибридной нейронной сети 95
3.3. Разработка математической моделигибридной сети 98
3.4. Разработка обобщенного алгоритма создания гибридной модели автоматического классификатора 111
3.5. Реализация 1 и 2 этапов создания гибридной модели 122
3.6. Разработка преобразование гибридной сети в сеть, аналогичную ассоциативной нейронной сети 125
3.7. Выводы 129
4 Вычислительный эксперимент и анализ работы разработанного гибридного нейросетевого классификатора
4.1. Результаты проведения вычислительного эксперимента на тестовых примерах 131
4.2. Выводы 139
Заключение 141
