Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U002442, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Навчання мовної моделі для створення заголовків статей на основі їх змісту Автор Вишемірський Антон Ігорович Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70644 Видання Київ Опис Дипломна робота: 87 с., 6 табл., 23 рис., 2 додатки, 17 джерел. Ключові слова: мовна модель, технології обробки природної мови, генерація тексту, трансформери, валідація моделі, нейронні мережі, машинне навчання. Об’єктом дослідження є процес тренування переднавченої моделі для генерації назв статей із текстового змісту за допомогою технологій обробки природної мови (NLP) та машинного навчання. Предметом дослідження є алгоритми та методи машинного навчання та обробки природної мови (NLP), які використовуються для аналізу тексту статей та автоматизації процесу генерації відповідних і змістовних заголовків. Мета роботи полягає у реалізації процесів тренування та оцінювання отриманих результатів. Для досягнення поставленої мети і автоматизації процесу в роботі передбачено розробку вебзастосунку. Розроблений програмний продукт орієнтований на визначення тематики текстових масивів даних, розпізнавання ключових ідей, що містяться у тексті, генерування заголовків, які адекватно відображають основний зміст статті та привертають увагу потенційних читачів. Методи розробки базувалися на використанні основних положень теорії алгоритмів, систем штучного інтелекту та проєктування програмного забезпечення. Для розпізнавання ключових ідей і визначення тематики текстових масивів даних було застосовано підходи, на яких ґрунтуються теорія обробки природної мови, теорія машинного навчання. Дослідження і оцінювання основних результатів роботи здійснювалися із залученням положень математичної статистики і інтелектуального аналізу даних. Практичне значення полягає в створенні програмного застосунку для підтримки процесу генерування заголовків статей, привернення уваги потенційних читачів та підвищення загальної продуктивності. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити