Гібридний алгоритм автоматичної генерації тексту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПасько, Віктор Петрович
dc.contributor.authorКузнєцов, Денис Вячеславович
dc.date.accessioned2021-01-01T23:55:18Z
dc.date.available2021-01-01T23:55:18Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractenThis paper considers the problems of text generators, showcases main characteristics of existing solutions, classification, advantages and disadvantages. Main means and methods of processing and generation of natural language are considered, their classification is carried out, problems are revealed and the necessity of creation of new system is formulated. The main stages and algorithms of text processing and generation are analyzed, integrated and modular architectures of automated text generation systems are considered, possible structures of hybrid algorithms are hypothesized. A hybrid algorithm for text generation based on a combination of neural networks and software for its delivery has been developed. The developed algorithm is trained on different data sets of different size and other characteristics. The algorithm is compared with the existing common algorithms for generating text, its strengths and weaknesses are identified. The size of the explanatory note is 93 sheets, contains 15 illustrations, 30 tables and 8 appendices.uk
dc.description.abstractukУ даній дисертації розглянуто проблеми генераторів тексту, показано основні особливості існуючих рішень, їх класифікацію, переваги та недоліки. Розглянуто основні методи обробки та генерації природної мови, проведено їх класифікацію, виявлено проблеми та сформульовано необхідність створення нової системи. Проаналізовано основні етапи та методи обробки та генерації тексту, розглянуто інтегровані та модульні архітектури систем автоматизованої генерації тексту, виявлено можливі структури гібридних алгоритмів. Розроблено гібридний алгоритм генерації тексту на основі комбінації нейронних мереж та програмне забезпечення для його випробування. Отриманий алгоритм натреновано на різних наборах даних різного розміру, тематики та інших характеристик. Алгоритм порівняно з існуючими поширеними алгоритмами генерації тексту, виявлено його сильні та слабкі сторони. Розмір пояснювальної записки – 93 аркушів, містить 15 ілюстрацій, 30 таблиць та 8 додатків.uk
dc.format.page115 с.uk
dc.identifier.citationКузнєцов, Д. В. Гібридний алгоритм автоматичної генерації тексту : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Кузнєцов Денис Вячеславович. – Київ, 2020. – 115 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/38438
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectгенерація текстуuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectваріаційний автокодувальникuk
dc.subjectінтегрована архітектура нейронних мережuk
dc.subjectмодульна архітектура нейронних мережuk
dc.subjecttext generationuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectvariational autocoderuk
dc.subjectintegrated neural network architectureuk
dc.subjectmodular neural network architectureuk
dc.subject.udc004.8uk
dc.titleГібридний алгоритм автоматичної генерації текстуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kuznietsov_magistr.pdf
Розмір:
2.51 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.16 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (КТК)
Магістерські роботи