Использование нейронных сетей для анализа текстов

Массовое распространение и развитие информационных технологий привело к появлению информационных потоков, объемы которых несопоставимы с теми, что были в прошлом. Как результат таких изменений, алгоритмы Data Mining стали активно разрабатываться и применяться. Одним из направлений Data Mining является Text Mining, который специализируется на работе с текстовыми документами. Text Mining использует различные математические методы для анализа текстовых данных и дает возможность получить в результате работы некоторые знания. Программы, которые решают задачи Text Mining, должны иметь возможность оперировать с естественным человеческим языком и понимать семантику исследуемого текста. Классической задачей Text Mining является задача выделения ключевых слов, которую можно свести к многоклассовой классификации. Определение ключевых слов может быть полезным в следующих задачах: разделение веб-сервисов по темам, умная новостная лента, реклама. Применение Text Mining позволяет различному бизнесу увеличить свои доходы, за счет повышения лояльности клиентов. Целью данной работы является разработка моделей нейронных сетей для решения задач многоклассовой классификации и сравнение их с другими, более простыми методами машинного обучения. Обучение и сравнение качества реализованных моделей будет осуществляться на корпусе вопросов с веб-сервиса StackOverflow.