Інформаційна технологія моделювання та аналізу розпізнавання іменованих сутностей

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоновалюк, Максим Михайлович
dc.contributor.authorПастушок, Олена Олегівна
dc.date.accessioned2021-10-20T11:23:40Z
dc.date.available2021-10-20T11:23:40Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenThesis: 98 p., 8 tabl., 49 fig., 4 appendixes, 23 sources. The object of research is a natural language presented in the form of a text, which contains common and proper names. The subject of research is the methods of recognition of named entities. The purpose of the qualifying bachelor's thesis is to determine the methods and algorithms for the effective solution of the problem of natural language processing. Following the goal, the following tasks were identified: - Inspect automatic text recognition systems. - Examine the methods of machine learning. - Describe the application of the method of presenting text in the form of vectors in natural language processing problems. - Describe the use of wrapped neural networks for natural language processing tasks. - Describe the methods and approaches used to process natural language. - Make a software implementation for recognizing named entities. - Compare the two methods of entity recognition, to find a more effective. - Describe the financial value of the product. - Draw conclusions based on the task. The practical significance of the results. Based on the analysis of methods of entity detection, methods and approaches for rapid recognition of named entities in the text were identified. The described and applied technique can be used to improve the software product and its components.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 98 с., 4 ч., 8 табл., 49 рис., 4 дод., 23 джерела. Об’єктом дослідження є представлена у вигляді тексту природня мова, яка містить загальні та власні назви. Предметом дослідження є методи розпізнавання іменованих сутностей. Мета кваліфікаційної бакалаврської роботи – визначення методів та алгоритмів для ефективного розв’язання задачі обробки природної мови. Відповідно до поставленої мети були визначені такі завдання: - Оглянути системи автоматичного розпізнавання тексту. - Оглянути методи машинного навчання. - Описати застосування методу представлення тексту у вигляді векторів в задачах обробки природної мови. - Описати застосування загорткових нейронних мереж для задач обробки природної мови. - Описати методи та підходи, які використовуються для обробки природної мови. - Зробити програмну реалізацію для розпізнавання іменованих сутностей. - Порівняти два методи розпізнавання сутностей, з метою пошуку більш ефективного. - Описати фінансову вартість продукту. - Зробити висновки на основі зробленого завдання. Практичне значення отриманих результатів. На основі аналізу методів виявлення сутностей було визначено методи та підходи для швидкого розпізнавання іменованих сутностей в тексті. Описана та застосована методика може бути використана під час покращення програмного продукту та його компонентів.uk
dc.format.page98 с.uk
dc.identifier.citationПастушок, О. О. Інформаційна технологія моделювання та аналізу розпізнавання іменованих сутностей : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Пастушок Олена Олегівна. – Київ, 2021. – 98 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/44624
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectобробка природньої мовиuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectвизначення векторівuk
dc.subjectтрансфериuk
dc.subjectnatural language processinguk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectvector definitionuk
dc.subjectnatashauk
dc.subjectdeeppavlovuk
dc.subjectword2vecuk
dc.subjectglovеuk
dc.subjecttransfersuk
dc.titleІнформаційна технологія моделювання та аналізу розпізнавання іменованих сутностейuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи