Abstract
The paper presents the results of classification of the short technical texts on the purpose of instruments using fuzzy sets theory and fuzzy logic. An important stage in designing special-purpose technical systems is the choice of equipment with specific operational characteristics. The need to categorize short technical texts, which present a brief description of equipment, annotations, fragments of databases, appears due to the fact that information about the equipment found in thematic abstract collections, technical and design documentation or in contextual advertising is often not structured and scattered. The other problems are a large number of typos, incorrect word usage and definitions in the texts. Much attention is paid to the characteristics of the objects of research and to recording their specific features – a large number of technical terms, abbreviations, symbols. The classifying technique is described, the expediency of application of fuzzy inference of Sugeno system associated with fuzziness of the natural language, the simplicity of mathematical calculations in the course of the experiment. A Sugeno model combines the description of the objects of research in the form of linguistic rules and functional dependencies. This approach greatly facilitates the interpretation of classification results
Highlights
Document modeling with gated recurrent neural network for sentiment classification // Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language processing
The paper presents the results of classification of the short technical texts on the purpose of instruments using fuzzy sets theory and fuzzy logic
The need to categorize short technical texts, which present a brief description of equipment, annotations, fragments of databases, appears due to the fact that information about the equipment found in thematic abstract collections, technical and design documentation or in contextual advertising is often not structured and scattered
Summary
КЛАССИФИКАЦИЯ КОРОТКИХ ТЕХНИЧЕСКИХ ТЕКСТОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ СИСТЕМЫ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА СУГЕНО. Приведены результаты классификации технических коротких текстов о назначении приборов с применением теории нечетких множеств и нечеткой логики. Большое внимание уделяется характеристике объектов исследования и учету их особенностей – наличию большого количества технических терминов, аббревиатур, специальных символов. Обоснована целесообразность применения системы нечеткого вывода Сугено, связанная с «нечеткостью» естественно-языковой информации, простотой математических расчетов в ходе эксперимента. Ключевые слова: технические короткие тексты, нечеткие множества, системы нечеткого вывода Сугено, классификация. Л. Классификация коротких технических текстов с применением системы нечеткого вывода Сугено // Вестник Астраханского государственного технического университета. Особо следует отметить развитие сети Интернет, переход на новые электронные способы коммуникации («Робот Анна» – пилотный проект роботизации контактного центра для клиентов Сбербанка), появление новых видов массовой коммерческой деятельности, связанной с развитием IT-сервисов Особо следует отметить развитие сети Интернет, переход на новые электронные способы коммуникации («Робот Анна» – пилотный проект роботизации контактного центра для клиентов Сбербанка), появление новых видов массовой коммерческой деятельности, связанной с развитием IT-сервисов (интернет-магазины, поиск и бронирование гостиниц онлайн, продажа электронных билетов, «Яндекс-такси» и т. д.)
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callMore From: Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Management, computer science and informatics
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
