A novel approach to neural network design for natural language call routing

机译：用于自然语言呼叫路由的神经网络设计的新方法

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A novel approach to artificial neural network design using a combination of determined and stochastic optimization methods (the error backpropagation algorithm for weight optimization and the classical genetic algorithm for structure optimization) is described in this paper. The novel approach to GA-based structure optimization has a simplified solution representation that provides effective balance between the ANN structure representation flexibility and the problem dimensionality. The novel approach provides improvement of classification effectiveness in comparison with baseline approaches and requires less computational resource. Moreover, it has fewer parameters for tuning in comparison with the baseline ANN structure optimization approach. The novel approach is verified on the real problem of natural language call routing and shows effective results confirmed with statistical analysis.

机译：本文介绍了一种结合确定的和随机的优化方法（用于权重优化的误差反向传播算法和用于结构优化的经典遗传算法）进行人工神经网络设计的新方法。基于GA的结构优化的新颖方法具有简化的解决方案表示形式，可以在ANN结构表示形式的灵活性和问题维度之间实现有效的平衡。与基线方法相比，该新颖方法提供了分类有效性的改进，并且需要较少的计算资源。此外，与基线ANN结构优化方法相比，它具有较少的调整参数。该新方法在自然语言呼叫路由的实际问题上得到了验证，并通过统计分析显示了有效的结果。

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来源
《International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics》|2015年|102-109|共8页
会议地点
作者
Sergienko Roman; Akhtiamov Oleg; Semenkin Eugene; Schmitt Alexander;
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作者单位

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正文语种
中图分类
关键词
Artificial neural networks; Backpropagation algorithms; Databases; Genetic algorithms; Optimization; Radio frequency; Training; Artificial Neural Network; Classification; Error Backpropagation Algorithm; Genetic Algorithm; Natural Language Processing; Supervised Learning; Ward Net;

机译：人工神经网络;反向传播算法;数据库;遗传算法;优化;无线电频率;训练;人工神经网络;分类;错误反向传播算法;遗传算法自然语言处理;监督学习;病房网;

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