Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U003945, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Алгоритми та програмна реалізація методів глибокого навчання для класифікації текстових документів Автор Мінюк Валерія Русланівна Дата публікації 01-01-2023 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61731 Видання Київ Опис В даній роботі досліджуються методи глибокого навчання, його застосування для задачі класифікації текстових документів та порівняння його ефективності з базовим алгоритмом машинного навчання, у виді дерева рішень. Задача класифікації тексту є актуальною в сучасному інформаційному суспільстві з урахуванням розміру та складності текстових даних, що генеруються щодня. Швидкість і точність обробки цих даних мають вирішальне значення для різних галузей, таких як медицина, фінанси, соціальні мережі, медіа та багато інших. Метою дипломної роботи є дослідження ефективності методів глибокого навчання, зокрема згорткових нейронних мереж, у контексті класифікації текстових документів. Розробка універсальної моделі, заснованої на нейронних мережах, може сприяти покращенню результатів класифікації тексту та забезпечити високу точність і швидкість обробки даних. Результатом дипломної роботи є програмний продукт для класифікації текстових документів, що написаний мовою програмування Python з використанням моделі згорткової нейронної мережі. Використання даного програмного продукту дозволяє класифікувати документи, незалежно від їх тематики, отже може знайти застосування в різноманітних сферах, від класифікації повідомлень у пошті, до класифікації тем наукових статей. Підсумовуючи, дослідження актуальності задачі класифікації тексту та використання глибокого навчання для досягнення кращих результатів є важливим кроком у напрямку поліпшення обробки та аналізу текстових даних у різних сферах. Загальний обсяг роботи 98 с., 36 рис., 6 таблиць, 2 додатки, 27 джерела. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити