Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/27793
Назва: Effective Data Mining in philology
Автори: Krasniuk, Svitlana
Ключові слова: Data mining
Machine learning
philology
Дата публікації: жов-2024
Видавництво: P. C. Publishing House & UKRLOGOS Group LLC
Бібліографічний опис: Krasniuk S. Effective Data Mining in philology / S. Krasniuk // Collection of scientific papers "ΛΌГOΣ" with Proceedings of the VII International Scientific and Practical Conference "Education and science of today: intersectoral issues and development of sciences", Cambridge, United Kingdom, October 18, 2024. – Cambridge-Vinnytsia : P. C. Publishing House & UKRLOGOS Group LLC, 2024. – P. 222-226.
Короткий огляд (реферат): Machine learning and data mining are closely related, as both approaches are used to identify patterns in data, but have some key differences in methods and applications. Machine learning is one of the main tools for data mining. Machine learning algorithms make it possible to identify patterns in data without the need for prior knowledge of all the rules that govern this data. Machine learning provides the ability to automate the process of data analysis and make more accurate predictions, while data mining provides a structured process for extracting useful knowledge/patterns from this data. In general, data mining in philology opens up new opportunities for the study of textual data, allowing to automate the analysis of linguistic phenomena and quickly explore large volumes of literary and cultural texts. This makes possible a more accurate and quick study of language evolution, stylistic features, as well as the analysis of sociocultural phenomena through the lens of language.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/27793
Faculty: Інститут права та сучасних технологій
Department: Кафедра філології та перекладу (ФП)
Розташовується у зібраннях:Кафедра філології та перекладу (ФП)
Матеріали наукових конференцій та семінарів



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.