Search academic texts

Information × Registration Number 0823U101588, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 09-11-2023 popup.evolution o Title Semantically-relevant search in text databases using neural networks Author Maksym V. Bevza, popup.head Anatolii V. Anisimov popup.opponent Andrii M. Hlybovets popup.opponent Oleksii P. Ihnatenko popup.review Yurii V. Krak popup.review Oleksandr O. Marchenko Description Актуальність теми дослідження обумовлена тим, що сучасний стан розвитку інформаційного суспільства характеризується цифровізацією усіх сфер життя і, відповідно, експоненційним ростом об’ємів даних, представлених у цифровій формі. Характерно, що для ефективного машинного аналізу на сьогоднішній день необхідно проводити переведення даних у формат прийнятний для програмних алгоритмів на рівні взаємодії «людина-машина», що збільшує навантаження на операторів та призводить до появи помилок, пов'язаний з наявністю «людського фактору». Базовою задачею при цьому є аналіз текстових даних поданих природною мовою, що розширюється через аналіз супутніх мультимедійних матеріалів, роботу зі спекулятивними запитами, а також прогнозування реакції аудиторії на блоки текстових даних представлених через систему оцінку, наявність поширень та сентимент-аналіз коментарів користувачів сервісу. Організація системи машинного аналізу великих масивів текстових даних має поєднувати вирішення задачі зменшення часу обробки запиту зі збільшенням точності обробки даних, що пропонується вирішити на основі алгоритмів семантико-релевантного пошуку. Перевагою процедури семантико-релевантного пошуку та визначення контекстного значення вхідного запиту є можливість побудови системи, що поєднує часткове застосування відповідних алгоритмів разом з методами, що характеризуються мінімальним навантаженням на обчислювальний ресурс. Це дозволяє отримати співвіднесення точності аналізу та часу обробки вхідних даних відповідно поставленої задачі. Registration Date 2023-12-04 popup.nrat_date 2023-12-04 Close