Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29585| Назва: | Методи та засоби опрацювання природної мови з використанням нейронних мереж з метою розпізнавання власних назв |
| Інші назви: | Methods and tools of natural language processing due to neural networks use aimed at proper names recognition |
| Автори: | Васьков, Владислав Олександрович |
| Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України, Тернопіль, Україна |
| Бібліографічний опис: | Васьков В.О. Методи та засоби опрацювання природної мови з використанням нейронних мереж з метою розпізнавання власних назв: автореферат дипломної роботи магістра за спеціальністю 123 – Комп’ютерна інженерія / В.О. Васьков: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя – Тернопіль: ТНТУ, 2019. – 11 с. |
| Bibliographic description: | Vaskov V. Methods and tools of natural language processing due to neural networks use aimed at proper names recognition: abstract of master’s thesis on speciality 123 – Computer Engineering / V. Vaskov: Ternopil Ivan Puluj National Technical University – Ternopil: TNTU, 2019 – 11 p. |
| Дата публікації: | 23-гру-2019 |
| Дата подання: | 20-гру-2019 |
| Дата внесення: | 20-гру-2019 |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України, Тернопіль, Україна |
| Науковий керівник: | Лупенко, Сергій Анатолійович |
| Члени комітету: | Чайковський, Андрій Вікторович |
| УДК: | 004.91 |
| Теми: | 123 комп’ютерна інженерія РОЗПІЗНАВАННЯ ВЛАСНИХ НАЗВ ОПРАЦЮВАННЯ ПРИРОДНОЇ МОВИ НЕЙРОННА МЕРЕЖА WORD2VEC GLOVE ТЕНЗОРНИЙ ПРОЦЕСОР |
| Кількість сторінок: | 11 |
| Короткий огляд (реферат): | Мета роботи полягає у обґрунтуванні та адаптації сучасних методів та засобів опрацювання природної мови в комп’ютерних системах для побудови програмної системи розпізнавання власних назв. У дипломній роботі досліджено сучасні методи та засоби опрацювання природної мови з метою розпізнавання власних назв та встановлено їх переваги та недоліки. Проаналізовано методи векторного представлення тексту, що використовуються для задач опрацювання природної мови з метою розпізнавання власних назв, що дало змогу обґрунтувати математичне забезпечення програмної системи для розпізнавання власних назв з використанням методів та сучасних засобів рекурентних нейронних мереж. На основі попередньо обґрунтованого математичного забезпечення розроблено архітектуру програмної системи для розпізнавання власних назв. Обґрунтовано бібліотеку TesorFlow.js та API Keras, як засобів розробки програмної системи для розпізнавання власних назв, що уможливило ефективну її реалізацію. Здійснено оцінку якості роботи програмного забезпечення за такими параметрами, як: точність, повнота та F-міра. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29585 |
| Перелік літератури: | Лупенко С.А., Васьков В.О. Аналіз методів для задач опрацювання природної мови. VIII Міжнародна науково–технічна конференція молодих учених та студентів «Актуальні задачі сучасних технологій» 27 – 28 листопада 2019 р.: тези доп. – Тернопіль, 2019. – С.60. Васьков В.О., Лупенко С.А. Переваги використанням тензорного процесора для роботи з нейронними мережами. VII науково–технічна конференція «Інформаційні моделі, системи та технології» 11 – 12 грудня 2019 р.: тези доп. – Тернопіль, 2019. – С.27. |
| Тип вмісту: | Master Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 123 — комп’ютерна інженерія |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| автореферат.pdf | 186,76 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
| Магістерська.pdf | 4,05 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора