Підходи до обробки природної мови в рекомендаційних системах
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація містить 132 с., 23 табл., 16 рис., 1 дод. та 15
джерел.
Обʼєкт дослідження – підходи до обробки природної мови, а саме
вектроне представлення тексту за допомогою трансформерних нейронних
мереж, та їх використання у рекомендаційних системах з метою підвищення
точності рекомендацій.
Предмет дослідження – векторне представлення тексту за допомогою
трансформерних нейронних мереж та вплив його використання на точність
гібридної контентно-колаборативної рекомендаційної моделі.
Мета роботи – розробка сервісу рекомендаційної системи, що
використовує методи обробки природної мови з метою підвищення точності
рекомендацій.
У ході виконання роботи було проведено аналіз існуючих підходів до
обробки природної мови та порівняння рекомендаційного алгоритму, що
використовує векторне представлення тексту з класичними підходами:
описано процес проектування сервісу та аналіз створеного програмного
продукту.
В рамках подальшої роботи доцільно досліджувати інші підходи до
обробки природної мови та їх вплив на точність рекомендацій; проводити
оптимізацію алгоритмів векторного представлення тексту з метою зниження
їх обчислювальної вартості; проводити експерименти з гібридизації
рекомендаційних систем.
Опис
Ключові слова
обробка природної мови, трансформерні нейронні мережі, рекомендаційні системи, гібридна контентно-колаборативна модель, Python, natural language processing, transformer neural networks, recommender systems, hybrid content-collaborative model
Бібліографічний опис
Овчар, А. С. Підходи до обробки природної мови в рекомендаційних системах : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Овчар Антон Сергійович. – Київ, 2021. – 132 с.