Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U003646, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Методи і моделі машинного навчання для текстової аналітики Автор Петренко Микола Миколайович Дата публікації 01-01-2023 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60509 Видання Київ Опис Дипломна робота: 105 с., 15 рис., 8 табл., 2 дод., 23 джерела. Темою роботи є використання моделей та методів машинного навчання в сфері текстової аналітики. Об’єктом дослідження є аналіз настроїв за аспектами. Предметом дослідження є модель латентної регресії аспектів та модель довгої-короткочасної пам'яті. Метою даної роботи є порівняння показників класичних методів розв’язку задачі з методом латентної регресії аспектів. Актуальність роботи пов’язана з збільшенням кількості текстів для обробки та розвитком машинного навчання. В результаті роботи на мові Python було побудовано набір допоміжних класів для написання нейромереж довгої короткочасної пам'яті (ДКЧП) та латентної регресії аспектів (ЛРА), демонстраційно натренерованих для порівняння результатів аналізу аспектів на поданому наборі даних. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити