Модуль ітераційної побудови моделей машинного навчання для розпізнавання іменованих сутностей

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБолдак, Андрій Олександрович
dc.contributor.authorХарчук, Валентин Володимирович
dc.date.accessioned2022-02-03T13:33:54Z
dc.date.available2022-02-03T13:33:54Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractenMaster's thesis: 92 p., 10 f., 22 tables, 40 sources. Subject relevance − solving the problem of recognizing named entities in Ukrainian-language texts. Almost all solutions still do not have developed models for the Ukrainian language. Secondly, this module will allow user to create the necessary training data specific to a particular task (news or artwork, for example) and with the necessary types of named entities (not only the classic types - Person or Location, but possibly Machine Model, Position, etc). Purpose of research is to simplify the process of developing machine learning models to solve the problem of recognizing named entities. Object of research – problem of natural language processing. Subject of research − methods for solving the problem of recognizing named entities for natural language processing. Scientific novelty: development of a tool for building your own machine learning models that can be used to automate the process of new texts annotation.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 92 с., 10 рис., 22 табл. і 40 джерел. Актуальність теми: вирішення задачі розпізнавання іменованих сутностей в україномовних текстах. Практично у більшості готових рішень досі не існує розроблених моделей для української мови. По-друге, даний модуль дасть змогу власноруч створювати необхідні навчальні дані, специфічні для конкретної задачі (новини або художні твори, наприклад) і із необхідними типами іменованих сутностей (не лише класичні типи – Персона чи Локація, а можливо, Модель машини, Посада тощо). Мета дослідження – спрощення процесу розробки моделей машинного навчання для вирішення задачі розпізнавання іменованих сутностей. Об’єкт дослідження – проблема інтелектуальної обробки природної мови. Предмет дослідження – методи вирішення проблеми розпізнавання іменованих сутностей для інтелектуальної обробки природніх текстів. Наукова новизна: розробка інструменту для побудови власних моделей машинного навчання, які можна використати для автоматизації процесу розмітки нових текстів.uk
dc.format.page92 c.uk
dc.identifier.citationХарчук, В. В. Модуль ітераційної побудови моделей машинного навчання для розпізнавання іменованих сутностей : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Харчук Валентин Володимирович. – Київ, 2021. – 92 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46159
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectобробка природної мовиuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectрозпізнавання іменованих сутностейuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subject.udc004.4uk
dc.titleМодуль ітераційної побудови моделей машинного навчання для розпізнавання іменованих сутностейuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kharchuk_magistr.pdf
Розмір:
1.77 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

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи