Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007742, Article popup.category Бакалаврська робота Title Information Technology Modeling and Analysis of Named Entity Recognition (AI translated) popup.author Пастушок Олена ОлегівнаPastushok Olena Olehivna popup.publication 01-01-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/44624 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 98 с., 4 ч., 8 табл., 49 рис., 4 дод., 23 джерела. Об’єктом дослідження є представлена у вигляді тексту природня мова, яка містить загальні та власні назви. Предметом дослідження є методи розпізнавання іменованих сутностей. Мета кваліфікаційної бакалаврської роботи – визначення методів та алгоритмів для ефективного розв’язання задачі обробки природної мови. Відповідно до поставленої мети були визначені такі завдання: - Оглянути системи автоматичного розпізнавання тексту. - Оглянути методи машинного навчання. - Описати застосування методу представлення тексту у вигляді векторів в задачах обробки природної мови. - Описати застосування загорткових нейронних мереж для задач обробки природної мови. - Описати методи та підходи, які використовуються для обробки природної мови. - Зробити програмну реалізацію для розпізнавання іменованих сутностей. - Порівняти два методи розпізнавання сутностей, з метою пошуку більш ефективного. - Описати фінансову вартість продукту. - Зробити висновки на основі зробленого завдання. Практичне значення отриманих результатів. На основі аналізу методів виявлення сутностей було визначено методи та підходи для швидкого розпізнавання іменованих сутностей в тексті. Описана та застосована методика може бути використана під час покращення програмного продукту та його компонентів. Thesis: 98 p., 8 tabl., 49 fig., 4 appendixes, 23 sources. The object of research is a natural language presented in the form of a text, which contains common and proper names. The subject of research is the methods of recognition of named entities. The purpose of the qualifying bachelor's thesis is to determine the methods and algorithms for the effective solution of the problem of natural language processing. Following the goal, the following tasks were identified: - Inspect automatic text recognition systems. - Examine the methods of machine learning. - Describe the application of the method of presenting text in the form of vectors in natural language processing problems. - Describe the use of wrapped neural networks for natural language processing tasks. - Describe the methods and approaches used to process natural language. - Make a software implementation for recognizing named entities. - Compare the two methods of entity recognition, to find a more effective. - Describe the financial value of the product. - Draw conclusions based on the task. The practical significance of the results. Based on the analysis of methods of entity detection, methods and approaches for rapid recognition of named entities in the text were identified. The described and applied technique can be used to improve the software product and its components. popup.nrat_date 2025-11-05 Close