Том 4 № 147 (СТ ІПБТ)

Permanent URI for this collectionhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/17803

Volume 4 No. 147 (ST IIBT)

Browse

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Дослідження методів на основі нейронних мереж для аналізу тональності корпусу текстів
    (Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Островська, Катерина Юріївна; Стовпченко, Іван Володимирович; Печений, Денис Сергійович
    UKR: Об'єктом дослідження є методи з урахуванням нейронних мереж для аналізу тональності корпусу текстів. Для досягнення поставленої в роботі мети необхідно вирішити такі завдання: вивчити теоретичний матеріал для навчання глибинних нейронних мереж та їх особливості стосовно обробки природної мови; вивчити документацію бібліотеки Tensorflow; розробити моделі згорткової та рекурентної нейронних мереж; розробити реалізацію лінійних та нелінійних методів класифікації на моделях мішка слів та Word2Vec; порівняти точність та інші показники якості реалізованих нейромережевих моделей із класичними методами. Для візуалізації навчання використовується Tensorboard. У роботі показано перевагу класифікаторів на основі глибоких нейронних мереж над класичними методами класифікації, навіть якщо для векторних уявлень слів використовується модель Word2Vec. Найвищу точність для даного корпусу текстів має модель рекурентної нейронної мережі з LSTM-блоками.