Моделі класифікації текстів із використанням нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГуськова, Віра Геннадіївна
dc.contributor.authorМікульський, Валерій Валерійович
dc.date.accessioned2026-10-01T07:25:11Z
dc.date.available2026-10-01T07:25:11Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна 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.
dc.description.abstractotherBachelor’s thesis: 87 pages, 16 figures, 28 tables, 30 references. The object of the study is the process of automatic processing of textual information and determining its thematic affiliation. The subject of the study is the methods, algorithms, and software tools for building a neural network model for text data classification. The purpose of the work is to develop a text classification model using neural networks and create a software product for the automatic distribution of text records into predefined categories. The work analyzes modern approaches to text information classification, text representation methods, classical machine learning algorithms, neural network architectures, and ready-made libraries for working with text data. The use of a neural network model with an embedding layer, a feature aggregation block, a dropout layer, and an output softmax layer for multiclass text classification is substantiated. The results of the work include the formation of a dataset of text records with thematic categories, preliminary data processing, implementation of tokenization, OOV token handling, padding and truncation, development of a neural network classification model, and creation of the local browser-based web application TextCategory AI. Directions for further development include expanding the dataset, supporting a larger number of thematic categories, using multilingual text data, adding transformer models, improving the mechanism for analyzing ambiguous texts, and integrating the software product with external information systems.
dc.format.extent98 с.
dc.identifier.citationМікульський, В. В. Моделі класифікації текстів із використанням нейронних мереж : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки /Мікульський Валерій Валерійович. – Київ, 2026. – 98 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83630
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectкласифікація текстів
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectembedding-шар
dc.subjectsoftmax
dc.subjectтокенізація
dc.subjectвебзастосунок
dc.subjecttextcategory ai
dc.titleМоделі класифікації текстів із використанням нейронних мереж
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи