Виявлення текстової подібності назв продуктів із використанням штучних нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКухарєв, Сергій Олександрович
dc.contributor.authorСтепаненко, Євгеній Юрійович
dc.date.accessioned2019-09-19T11:09:49Z
dc.date.available2019-09-19T11:09:49Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenThe theme: “Сhecking title similarity for product matches using artificial neural networks”. Diploma thesis involves: 63p., 14 tables, 15 fig., 2 add. and 24 references. The purpose of this work is to create an e-commerce platform product mathings using artificial neural networks for automated price monitoring systems. This paper considers MatchPyramid model and Text Similarity approaches using convolutional neural networks. Model was trained on 1.5 million dataset of title pairs, model accuracy is checked using standard classification model metrics, such as precision, recall and F1 score. This paper contains model efficiency research while working with English-only and mixed (original titles). The inputs are title pairs from different e-commerce platforms, output is estimation of successful matching likelihood among two titles.uk
dc.description.abstractukДипломна робота містить: 63 с., 14 табл., 15 рис., 2 дод. та 24 джерела. Метою даної роботи є створення системи співставлення продуктів на e-commerce платформах за допомогою штучних нейронних мереж, для автоматизованих систем ціноутворення. У роботі розглянуто модель MatchPyramid та підхід до вирішення Text Similarity задач за допомогою згорткових нейронних мереж. На основі датасету на 1.5 млн. екземплярів виконано навчання моделі, виконана перевірка адекватності моделі з використанням основних метрик адекватності моделей для задач класифікації (precision та recall) Було проведено дослідження ефективності моделі в умовах роботи з перекладеними та не перекладеними назвами товарів. Вхідними даними для моделі є пара назв товарів з двох e-commerce платформ, вихідним результатом є оцінка вірогідності вірного співставлення між двома назвами.uk
dc.format.page74 с.uk
dc.identifier.citationСтепаненко, Є. Ю. Виявлення текстової подібності назв продуктів із використанням штучних нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Степаненко Євгеній Юрійович. – Київ, 2019. – 74 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29354
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectпродуктові співставленняuk
dc.subjectтекстова подібністьuk
dc.subjectелектронна комерціяuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectproduct matchinguk
dc.subjecttext similarityuk
dc.subjecte-commerceuk
dc.titleВиявлення текстової подібності назв продуктів із використанням штучних нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Stepanenko_bakalavr.docx
Розмір:
2.12 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи