Аналіз наукових статей за допомогою методів штучного інтелекту

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2024

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Магістерська дисертація: 88 с., 16 табл., 24 рис., 20 посилань, 1 додаток Мета дослідження полягає у аналізі сучасних тенденцій в класифікації наукових статей за допомогою штучного інтелекту; вирішенні задачі класифікації наукових статей та знаходження найкращого набору параметрів для графових нейронних мереж. Об’єкт дослідження: набір дата сетів Planetoid, а саме Cora та Citeseer. Предмет дослідження: методи класифікації наукових статей, методи машинного навчання для вирішення задач класифікації наукових статей, графові нейронні мережі та їх модифікації для задачі класифікації наукових статей на основі відкритих даних. Наукова новизна: знайдені оптимальні набори обраних початкових параметрів для графових нейронних мереж для їх використання в подальших моделях, що класифікують наукові статті. У межах подальшого дослідження пропонується розширити кількість моделей для класифікації та додавання нових метрик оцінювання точності класифікації наукових статей. Основні положення дослідження доповідались на конференції.

Опис

Ключові слова

класифікація, наукові статті, машинне навчання, графові нейронні мережі, згорткові графові нейронні мережі, графові нейронні мережі з механізмом уваги, classification, scientific articles, machine learning, graph neural networks, graph convolutional networks, graph attention networks

Бібліографічний опис

Овчаренко, О. С. Аналіз наукових статей за допомогою методів штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Овчаренко Олександр Сергійович. - Київ, 2024. - 88 с.

DOI