Побудова моделі класифікації тексту з допомогою мереж глибокого навчання
Дата
2023
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Харківський національний автомобільно-дорожній університет
Анотація
Об’єкт дослідження − процес створення моделі класифікації тексту, що використовує методи глибокого навчання для аналізу та класифікації текстових даних. Мета роботи – розробка моделі класифікації тексту з використанням мереж глибокого навчання, забезпечуючи високу точність та здатність працювати з великими об'ємами текстових даних. Предмет дослідження – модель класифікації тексту, розроблена за допомогою Python та бібліотеки для глибокого навчання. У роботі був опрацьований теоретичний матеріал з питань методів та технологій глибокого навчання, застосовуваних для класифікації тексту; здійснено аналіз предметної області та контексту використання моделі класифікації тексту; визначено та формалізовано вимоги до розроблюваної моделі класифікації тексту; вибрано найбільш перспективні інструменти та технології для розробки моделі; розроблено практичну реалізацію моделі класифікації тексту за допомогою вибраних інструментів та технологій.
Опис
Ключові слова
глибоке навчання, модель класифікації тексту, python, нейронні мережі, tensorflow, keras, pytorch
Бібліографічний опис
Ісаджанян, А. М. Побудова моделі класифікації тексту з допомогою мереж глибокого навчання : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Ісаджанян Артур Михайлович. – Харків : ХНАДУ, 2023. – 85 с.