Мультимовний класифікатор змістового наповнення текстових документів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorАлексєєв Родіон Леонідович
dc.date.accessioned2025-02-20T09:52:15Z
dc.date.available2025-02-20T09:52:15Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ кваліфікаційній роботі було досліджено докладний аналіз існуючих методів машинного навчання та обробки природної мови (NLP) для вирішення задачі класифікації текстів. Запропонований мультимовний класифікатор заснований на глибокому навчанні та використовує сучасні нейронні архітектури, такі як рекурентні нейронні мережі (RNN) та трансформери. Особлива увага приділяється проблемі перекладу текстів різними мовами та представленню текстових даних у мультимовних векторних просторах. У результаті експериментальних досліджень проводиться оцінка продуктивності розробленого класифікатора на багатомовних корпусах текстових даних. Результати показують, що запропонований метод здатний ефективно класифікувати тексти різними мовами і перевищує існуючі підходи у цій галузі. Ця робота може бути корисною для фахівців у галузі обробки текстів та машинного навчання, а також для розробників систем автоматичного оброблення інформації, що працюють з мультимовними даними. Ця робота може бути корисною для фахівців у галузі обробки текстів та машинного навчання, а також для розробників систем автоматичного оброблення інформації, що працюють з мультимовними даними.
dc.identifier.urihttps://ir.duan.edu.ua/handle/123456789/5284
dc.language.isoother
dc.publisherУНІВЕРСИТЕТ ІМЕНІ АЛЬФРЕДА НОБЕЛЯ
dc.subjectмультимовний класифікатор
dc.subjectтекстові документи
dc.subjectобробка природної мови (NLP)
dc.subjectPHP
dc.subjectавтоматична обробка тексту
dc.titleМультимовний класифікатор змістового наповнення текстових документів
dc.typeOther

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Алексеєв_removed.pdf
Розмір:
185.06 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
2.84 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

2023-2024 Магістри Інформаційні технології