Классификация научных текстов по специальностям методами машинного обучения

Данная статья исследует экспериментальную задачу проблемы классификации научных текстовых материалов на основе методов машинного и глубокого обучения (Machine Learning & Deep Learning). Для решения задачи предложен метод классификации текстов, учитывающий предобработку и специфику научных текстовых материалов, позволяющий при использовании алгоритмов ML, повысить точность и быстродействие классификации текстов. Проведено исследование методов индексации и классификации по специальностям для базы научных текстовых материалов. Рассмотрены оценки качества алгоритмов ML и получены результаты сравнений классификации диссертационных работ по специальностям методами машинного обучения в рамках существующей обучающей выборки научных материалов.