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Il lavoro è dedicato allo sviluppo di un complesso software e hardware per accelerare il processo di classificazione del testo. Nell'ambito del lavoro, vengono rivisti i concetti di base dell'area tematica. Effettuando descrizioni dettagliate di metodi e algoritmi di vario tipo utilizzati nella classificazione dei testi, vengono rivelati i loro vantaggi e svantaggi. Sulla base dell'analisi condotta, viene presentato un modello matematico raffinato utilizzando lo spazio di filtraggio per i simboli di categoria. Nell'ambito di questo lavoro, vengono presentati metodi per ridurre il costo delle ore spese nella classificazione di testi da soluzioni sia software che hardware. Le funzionalità del software includono algoritmi modernizzati per l'elaborazione avanzata del testo e il filtraggio delle aree tematiche. L'hardware si basa sull'uso della potenza FPGA per implementare l'elaborazione parallela dei dati. Le peculiarità ed i risultati della loro vicorizzazione sono indotti nel robot. Sulla base dei risultati ottenuti, è stato sviluppato un complesso software e hardware per ulteriori ricerche. I risultati hanno mostrato che al fine di ridurre le ore spese nella classificazione dei testi, è possibile analizzare sia l'intero complesso nel suo insieme, sia se le soluzioni sono presentate nell'opera in una combinazione completa.
About the author
Tetjana Vasil¿vna Golub, Ph.D., professeure agrégée du Département des systèmes informatiques et des mesures de l'Université nationale « Polytechnique de Zaporizka ».¿rina Jak¿vna Zelen'ova, Ph.D., professeure agrégée, professeure agrégée du Département des systèmes informatiques et des mesures de l'Université nationale.Mar¿ja Jur¿¿vna Tjagunova, Ph.D., professeure agrégée, professeure agrégée du Département des systèmes informatiques et des mesures de l'Université nationale.
