Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Молодые ученые в решении актуальных проблем науки; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2025
Ключевые слова: наивный байесовский метод, классификация новостей, машинное обучение, обработка текстовых данных, автоматизация анализа текста, naive Bayes, news classification, machine learning, text data processing, text analysis automation
Аннотация: В статье рассматривается актуальность применения наивного байесовского метода для классификации новостных заголовков. Описаны основные причины, по которым классификация новостных заголовков является важной задачей, а также преимущества наивного байесовского метода в контексте обработки больших объемов текстовых данных. Результаты аПоказать полностьюнализа демонстрируют, что данный метод обеспечивает высокую скорость обработки, простоту реализации и достаточную точность, что делает его привлекательным для использования в системах автоматической классификации новостей. The article discusses the relevance of using the Naive Bayes method for classifying news headlines. The main reasons why classifying news headlines is an important task are described, as well as the advantages of the Naive Bayes method in the context of processing large volumes of text data. The results of the analysis demonstrate that this method provides high processing speed, ease of implementation and sufficient accuracy, which makes it attractive for use in automatic news classification systems.
Журнал: Молодые ученые в решении актуальных проблем науки
Номера страниц: 664-665
Место издания: Красноярск