В прошлом году одному из одногруппников было предложена тема курсовой, что-то вроде "Определение пола автора по тексту". Сейчас, спустя год, когда я начал самостоятельно ковыряться в нейронных сетях, меня заинтересовало: а возможно ли с помощью нейронных сетей решить эту задачу? То бишь, можно ли построить и обучить НС, которая будет определять с высокой степенью вероятности пол автора?
В случае положительного ответа, интересно, как подавать сети на вход текст? (совсем недавно начал изучать НС, пока о возможностях применения мало осведомлен  

Возможно, но только в случае получения реально отделимых друг от друга классов. Т.е. надо, чтобы в многомерном пространстве признаков-переменных (которые "извлечены" из текста и поданы на вход сети) рядом с какой-то точкой одного класса находились преимущественно точки этого же самого класса, и так для всех точек (примеров, векторов) выборки. "Девочки - налево, мальчики - направо", если говорить образно. Если такое будет достижимо, то и нейросети сработают, и статистика (если линейного дискриминанта не хватит, то см. на байесы, полиномиальные разделяющие поверхности, непараметрику), и машины опорных векторов, и МГУА. Т.е. от нейросетей всё тут будет зависеть в последнюю очередь (на хорошо разделимой выборке надо будет только подобрать размер сети и настройки алгоритма обучения).

В общем, всё упирается в получение репрезентативной и довольно хорошо разделимой выборки числовых данных из корпуса текстов. Как оцифровывать текст - ищите сами (мне основы и хитрости рассказывать лень, да и я на хитростях деньги зарабатываю). В конце концов, есть нейросетевые фильтры спама, есть автоматические рубрикаторы новостей, есть работающая с текстами подобласть data mining'а - значит, люди умеют и справляются. 

Это сообщение отредактировал(а) VictorTsaregorodtsev - 4.1.2010, 01:42

не на 100%.