Моделі класифікації текстів із використанням нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2026
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 87 с., 16 рис., 28 табл., 30 джерел.
Об’єкт дослідження – процес автоматичної обробки текстової інформації та визначення її тематичної належності. Предмет дослідження – методи, алгоритми та програмні засоби побудови нейромережевої моделі для класифікації текстових даних. Метою роботи є розробка моделі класифікації текстів з використанням нейронних мереж та створення програмного продукту для автоматичного розподілу текстових записів за заданими категоріями. В роботі проаналізовано сучасні підходи до класифікації текстової інформації, методи подання тексту, класичні алгоритми машинного навчання, нейромережеві архітектури та готові бібліотеки для роботи з текстовими даними. Обґрунтовано використання нейромережевої моделі з embedding-шаром, блоком узагальнення ознак, dropout-рівнем і вихідним softmax-шаром для багатокласової класифікації текстів. Результати роботи – сформовано датасет текстових записів з тематичними категоріями, виконано попередню обробку даних, реалізовано токенізацію, обробку OOV-токенів, padding і truncation, побудовано нейромережеву модель класифікації та створено локальний браузерний вебзастосунок TextCategory AI. Напрями подальшого розвитку – розширення датасету, підтримка більшої кількості тематичних категорій, використання багатомовних текстових даних, додавання трансформерних моделей, удосконалення механізму аналізу неоднозначних текстів та інтеграція програмного продукту з зовнішніми інформаційними системами.
Опис
Ключові слова
класифікація текстів, обробка природної мови, нейронні мережі, embedding-шар, softmax, токенізація, вебзастосунок, textcategory ai
Бібліографічний опис
Мікульський, В. В. Моделі класифікації текстів із використанням нейронних мереж : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки /Мікульський Валерій Валерійович. – Київ, 2026. – 98 с.