Εμφανίζονται 1 - 20 Αποτελέσματα από 44 για την αναζήτηση '"НОВОСТНЫЕ СТАТЬИ"', χρόνος αναζήτησης: 0,81δλ Περιορισμός αποτελεσμάτων
  1. 1
  2. 2
  3. 3
    Academic Journal

    Θέμα γεωγραφικό: USPU

    Relation: Политическая лингвистика. 2022. № 6 (96)

  4. 4
    Academic Journal

    Θέμα γεωγραφικό: USPU

    Relation: Политическая лингвистика. 2022. № 5 (95)

  5. 5
    Academic Journal
  6. 6
    Academic Journal

    Θέμα γεωγραφικό: USPU

    Relation: Филологический класс. 2020. Т. 25, № 4

  7. 7
    Academic Journal

    Συγγραφείς: Исакова, С. С., Isakova, S. S.

    Θέμα γεωγραφικό: USPU

    Relation: Политическая лингвистика. 2021. № 6 (90)

  8. 8
    Academic Journal

    Θέμα γεωγραφικό: USPU

    Relation: Политическая лингвистика. 2022. № 6 (96)

  9. 9
    Academic Journal

    Πηγή: Modeling and Analysis of Information Systems; Том 29, № 3 (2022); 266-279 ; Моделирование и анализ информационных систем; Том 29, № 3 (2022); 266-279 ; 2313-5417 ; 1818-1015

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://www.mais-journal.ru/jour/article/view/1716/1325; A. Hussain, G. Ali, F. Akhtar, Z. H. Khand, and A. Ali, “Design and analysis of news category predictor”, Engineering, Technology & Applied Science Research, vol. 10, no. 5, pp. 6380-6385, 2020.; G. Kaur and K. Bajaj, “News classification using neural networks”, Communications on applied electronics, vol. 5, no. 1, pp. 42-45, 2016.; P. Semberecki and H. Maciejewski, “Deep learning methods for subject text classification of articles”, in 2017 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS), IEEE, 2017, pp. 357-360.; X. Luo, “Efficient English text classification using selected machine learning techniques”, Alexandria Engineering Journal, vol. 60, no. 3, pp. 3401-3409, 2021.; S. Vychegzhanin, E. Kotelnikov, and V. Milov, “Comparative analysis of machine learning methods for news categorization in Russian”, in CEUR Workshop Proceedings, vol. 2922, 2021, pp. 100-108.; N. A. Gordienko, “Klassifikaciya novostej s primeneniem metodov mashinnogo obucheniya i obrabotki estestvennogo yazyka”, in Innovacionnye resheniya social’nyh, ekonomicheskih i tekhnologicheskih problem sovremennogo obshchestva, in Russian, 2021, pp. 63-65.; E. N. Karuna and P. V. Sokolov, “Comparison of methods for automatic classification of Russian-language texts”, in Journal of Physics: Conference Series, vol. 1864, 2021, p. 012 117.; J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding, 2018. arXiv: 1810.04805 [cs.CL].; F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, et al., “Scikit-learn: Machine learning in Python”, the Journal of machine Learning research, vol. 12, pp. 2825-2830, 2011.; T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, Efficient estimation of word representations in vector space, 2013. arXiv: 1301.3781v3 [cs.CL].; R. Rˇ ehu˚rˇek and P. Sojka, “Software framework for topic modelling with large corpora”, in Proceedings of the LREC 2010 Workshop on New Challenges for NLP Frameworks, 2010, pp. 45-50.; A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, M. Douze, H. Je´gou, and T. Mikolov, Fasttext.zip: Compressing text classification models, 2016. arXiv: 1612.03651 [cs.CL].; K. S. Jones, “A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval”, Journal of documentation, vol. 28, no. 1, pp. 11-22, 1972.; T. Brown, B. Mann, N. Ryder, et al., “Language models are few-shot learners”, Advances in neural information processing systems, vol. 33, pp. 1877-1901, 2020.; T. Wolf, L. Debut, V. Sanh, et al., “Transformers: State-of-the-art natural language processing”, in Proceedings of the 2020 conference on empirical methods in natural language processing: system demonstrations, 2020, pp. 38-45.; M. Sokolova and G. Lapalme, “A systematic analysis of performance measures for classification tasks”, Information Processing & Management, vol. 45, pp. 427-437, 2009.

  10. 10
    Academic Journal

    Θεματικοί όροι: АРХИТЕКТУРНЫЙ ИМИДЖ, ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ, ИМАЖИНАЛЬНАЯ ГЕОГРАФИЯ, COGNITIVE LINGUISTICS, КОГНИТИВНАЯ ЛИНГВИСТИКА, ОДОБРЕНИЕ, КОММУНИКАТИВНЫЕ ТАКТИКИ, ЯЗЫКОВЫЕ ПРИЕМЫ, РОССИЙСКИЕ ГОРОДА, СТРОИТЕЛЬСТВО НЕБОСКРЕБОВ, ЛИНГВИСТИКА ТЕКСТА, РЕЧЕВЫЕ АКТЫ, НОВОСТНЫЕ ТЕКСТЫ, КОММУНИКАТИВНЫЕ СТРАТЕГИИ, САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, ВЕРБАЛЬНЫЕ СТИМУЛЫ, НОВОСТНЫЕ СТАТЬИ, СТИЛИСТИКА, ИНТЕРНЕТ-ТЕХНОЛОГИИ, ЛИНГВОКОГНИТИВНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВИЗУАЛЬНЫЕ СТИМУЛЫ, НОВОСТНОЙ ДИСКУРС, РОССИЯ, ИНТЕРНЕТ, ИНТЕРНЕТ-КОММУНИКАЦИИ, INTERNET DISCOURSE, РУССКИЙ ЯЗЫК, НЕБОСКРЕБЫ, COMMUNICATIVE STRATEGIES, INTERNET COMMUNICATION, ИНТЕРНЕТ-ПРОСТРАНСТВО, ИМИДЖ ГОРОДА, LINGUOCOGNITIVE STUDIES, INTERNET TEXTS, ИНТЕРНЕТ-СТАТЬИ, АРХИТЕКТУРНЫЕ СООРУЖЕНИЯ, STRATEGY OF APPROVAL, РЕЧЕВЫЕ ЖАНРЫ, ИМИДЖ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА, ИНТЕРНЕТ-ПОЛЬЗОВАТЕЛИ, ЯЗЫКОВЫЕ СРЕДСТВА, ЛАХТА ЦЕНТР 2 (НЕБОСКРЕБ), НОВОСТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ, КОГНИТИВНО-ДИСКУРСИВНЫЙ ПОДХОД, ГОРОДСКАЯ АРХИТЕКТУРА, ИНТЕРНЕТ-КОММЕНТАРИИ, INTERNET COMMENTS, IMAGINAL GEOGRAPHY, ИНТЕРНЕТ-ДИСКУРС, ИНТЕРНЕТ-ТЕКСТЫ, IMAGE OF A TERRITORY, ЯЗЫКОЗНАНИЕ

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

  11. 11
    Academic Journal

    Συγγραφείς: Babikova, M. R., Kusova, M. L.

    Θεματικοί όροι: ЛИНГВОКУЛЬТУРОЛОГИЯ, ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ, ВИЗУАЛЬНЫЕ ФОРМЫ, СТИКЕРЫ, СРЕДСТВА МАССОВОЙ ИНФОРМАЦИИ, ЖУРНАЛИСТИКА, MEDIA DISCOURSE, ТЕМА ВАНДАЛИЗМА, НОВОСТИ, ВОСПРИЯТИЕ ГРАФИЧЕСКОГО ВАНДАЛИЗМА, МОЛОДЕЖЬ, ЯЗЫК СМИ, РЕЧЕВАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ, ЛИНГВИСТИКА ТЕКСТА, ФРАНЦУЗЫ, ИНТЕРНЕТ-ОБЩЕНИЕ, НОВОСТНЫЕ СТАТЬИ, СТИЛИСТИКА, ИНТЕРНЕТ-ТЕХНОЛОГИИ, ВАНДАЛЬНОЕ ПОВЕДЕНИЕ, 16. Peace & justice, ЛАКУНЫ, VANDAL ACTS, ВАНДАЛЬНЫЕ АКТЫ, НОВОСТНОЙ ДИСКУРС, GRAPHIC VANDALISM, ИНТЕРНЕТ, ЛЕКСИЧЕСКАЯ СЕМАНТИКА, ВАНДАЛЬНЫЕ ПОВРЕЖДЕНИЯ, ИНТЕРНЕТ-КОММУНИКАЦИИ, ГОРОДСКОЕ ПРОСТРАНСТВО, ГЛУБИННЫЕ ИНТЕРВЬЮ, YOUTH SUBCULTURES, ГРАФФИТИ, ВАНДАЛИЗМ, НОВОСТНЫЕ БЛОКИ, СМИ, ИНТЕРНЕТ-ПРОСТРАНСТВО, ФРАНЦУЗСКИЙ ЯЗЫК, МЕДИАТЕКСТЫ, GRAFFITI, РЕЧЕВЫЕ ЖАНРЫ, ВАНДАЛЬНЫЕ ПРАКТИКИ, ФРАНЦИЯ, ЯЗЫКОВЫЕ СРЕДСТВА, КУЛЬТУРОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ, ГРАФИЧЕСКИЙ ВАНДАЛИЗМ, МЕДИАЛИНГВИСТИКА, ДЕСТРУКТИВНОЕ ПОВЕДЕНИЕ, ФРАНЦУЗСКАЯ РЕСПУБЛИКА, ФОТОИЗОБРАЖЕНИЯ, ИНТЕРНЕТ-КОММЕНТАРИИ, THE FRENCH, МЕДИАДИСКУРС, FRENCH MASS MEDIA, МОЛОДЕЖНЫЕ СУБКУЛЬТУРЫ, ИНТЕРНЕТ-ДИСКУРС, ИНТЕРНЕТ-ТЕКСТЫ, ФОРМЫ ВАНДАЛЬНЫХ ПОВРЕЖДЕНИЙ, ФРАНЦУЗСКИЕ СМИ, MEDIA TEXTS, ЯЗЫКОЗНАНИЕ

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

  12. 12
    Academic Journal

    Συγγραφείς: MATEVOSYAN , Armine, KONDYAN, Lilya

    Πηγή: Foreign Languages in Higher Education; Vol. 23 No. 1 (26) (2019); 24-32 ; Օտար լեզուները բարձրագույն դպրոցում; Vol. 23 No. 1 (26) (2019); 24-32 ; Иностранные языки в высшей школе; Том 23 № 1 (26) (2019); 24-32 ; 2953-8149 ; 1829-2453 ; 10.46991/FLHE/2019.23.1

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

  13. 13
  14. 14
  15. 15
  16. 16
  17. 17
  18. 18
  19. 19
  20. 20