Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80413
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Neda Firoz | en |
dc.contributor.author | Beresteneva, O. G. | en |
dc.contributor.author | Aksenov, S. V. | en |
dc.date.accessioned | 2024-08-02T08:33:32Z | - |
dc.date.available | 2024-08-02T08:33:32Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | Neda Firoz. Autoencoders and gender-based approach for depression detection using BERT and LSTM model / Neda Firoz , Beresteneva O. G. , Aksenov S. V. // Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов : сборник докладов III Международной научно-практической конференции, Томск, 25-27 апреля 2023 г. — Томск : Изд-во ТПУ, 2023. — С. 653-661. | ru |
dc.identifier.uri | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80413 | - |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | en | en |
dc.publisher | Томский политехнический университет | ru |
dc.relation.ispartof | Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов : сборник докладов III Международной научно-практической конференции, Томск, 25-27 апреля 2023 г. | ru |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | en |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | - |
dc.title | Autoencoders and gender-based approach for depression detection using BERT and LSTM model | en |
dc.type | Conference Paper | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferencePaper | - |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | - |
dcterms.audience | Researches | en |
local.description.firstpage | 653 | - |
local.description.lastpage | 661 | - |
local.filepath | conference_tpu-2023-C19_p653-661.pdf | - |
local.identifier.bibrec | (RuTPU)671527 | - |
local.localtype | Доклад | ru |
Располагается в коллекциях: | Материалы конференций |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
conference_tpu-2023-C19_p653-661.pdf | 401,12 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.