TY - JOUR AU - E. Grishmanov AU - I. Zakharchenko AU - P. Berdnik AU - M. Kasyanenko PY - 2019/04/11 Y2 - 2024/03/28 TI - Вибір математичного апарату для побудови векторної моделі текстових повідомлень для навчання глибокої нейронної мережі прогнозуванню несприятливих авіаційних подій в польоті JF - Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць JA - СУНЗ VL - 2 IS - 54 SE - Контроль космічного та повітряного простору DO - https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.2.018 UR - https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1399 AB - В роботі проводиться дослідження і вибір математичного апарату для побудови словника і векторної моделі текстових повідомлень для навчання глибокої гібридної нейронної мережі прогнозуванню несприятливих авіаційних подій в польоті. Для визначення вагових значень слів в текстових повідомленнях про несприятливі авіаційнї події в польоті при формуванні словника аналізуються вагові моделі на основі мір TF-IDF, TF-RF і TF-ICF. У якості методів векторного представлення текстової інформації в роботі досліджуються: «мішок слів», латентно-семантичний аналіз (Latent semantic analysis (LSA)), моделі векторного уявлення Word2Vec, Global Vectors (GloVe) та Doc2Vec. В результаті аналізу вказаних моделей і методів в якості базового підходу до формування словника уніграмм (біграмм) пропонується використовувати міру TF-ICF, а в якості моделі векторного уявлення слів (словосполучень) пропонується використовувати модель CBOW. ER -