Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U004504, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи НЕГЛИБОКІ ANN-МОДЕЛІ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ УКРАЇНОМОВНОГО ТЕКСТУ, ЗГЕНЕРОВАНОГО ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ Автор Peredrii OlenaPeredrii Olena Дата публікації 02-12-2025 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/4113 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис У цьому дослідженні розглядається задача виявлення фрагментів, згенерованих штучним інтелектом, в україномовному тексті. Мета роботи – розробити інструмент, який допомагатиме визначати контент, створений за допомогою ШІ, зокрема у PDF-документах, що стосуються IT-сфери. В роботі було розглянуто та проаналізовано які рішення та підходи існують на даний момент. Створено власний тестовий набір даних за допомогою розбиття дипломних робіт бакалаврів ІТ спеціальностей на сегменти приблизно по 1000 символів кожен. Виконано тестування роботи різних комерційних детекторів на цьому наборі даних. Побудовано та навчено п’ять моделей штучних нейронних мереж із використанням цього набору та традиційних NLP процедур обробки тексту, було досягнуто точності 87–88%. Зважаючи на складність проблеми та етичні аспекти застосування інструменту у сфері освіти, результати класифікації повинні бути додатково перевірені експертами. Поточна реалізація може слугувати основою для подальших удосконалень. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити