Знаходження ключових фраз у тексті за допомогою методів машинного навчання
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Бішир Денис
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Бішир, Д. (2023). Знаходження ключових фраз у тексті за допомогою методів машинного навчання [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5239
[ДСТУ] Бішир Д. Знаходження ключових фраз у тексті за допомогою методів машинного навчання : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 40 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5239 (дата звернення: 25.07.2026).
Об’єктом роботи є вирішення задачі знаходження ключових фраз у тексті за допомогою методів машинного навчання. Предметом є програмний застосунок для знаходження ключових фраз у тексті.
Метою роботи є створення програмного засобу, який тренує нейронну мережу і використовує її в подальшому для знаходження ключових фраз у тексті. Інструментами розробки є безкоштовне середовище PyCharm та мова програмування Python.
Результатом роботи є проведення аналізу методів обробки тексту, методів тренування нейронних мереж, знайомство з середовищем розробки та мовою програмування Python, включаючи її сторонні бібліотеки, такі як TensorFlow, NLTK та Sklearn. Було створено програмне забезпечення, що тренує штучний інтелект і використовує його для знаходження ключових фраз у тексті.
Результатом роботи програми можуть бути поняття, терміни, імена, фрази, які найкраще описують зміст тексту або є важливими для його розуміння. Ці ключові фрази можуть бути використані для подальшого аналізу, категоризації, пошуку або візуалізації текстових даних.
Також подібні підходи можуть биту застосовані при розробці пошукових систем, рекомендаційних систем, для моніторингу брендів, класифікації документів або сумаризації тексту.
Ключові слова: ВИЗНАЧЕННЯ КЛЮЧОВИХ СЛІВ, МЕТОДИ ОБРОБКИ ТЕКСТУ, НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, МАШИННЕ НАВЧАННЯ, NLTK, TENSORFLOW, SKLEARN, PYTHON, PYCHARM, F1-МІРА.
Метою роботи є створення програмного засобу, який тренує нейронну мережу і використовує її в подальшому для знаходження ключових фраз у тексті. Інструментами розробки є безкоштовне середовище PyCharm та мова програмування Python.
Результатом роботи є проведення аналізу методів обробки тексту, методів тренування нейронних мереж, знайомство з середовищем розробки та мовою програмування Python, включаючи її сторонні бібліотеки, такі як TensorFlow, NLTK та Sklearn. Було створено програмне забезпечення, що тренує штучний інтелект і використовує його для знаходження ключових фраз у тексті.
Результатом роботи програми можуть бути поняття, терміни, імена, фрази, які найкраще описують зміст тексту або є важливими для його розуміння. Ці ключові фрази можуть бути використані для подальшого аналізу, категоризації, пошуку або візуалізації текстових даних.
Також подібні підходи можуть биту застосовані при розробці пошукових систем, рекомендаційних систем, для моніторингу брендів, класифікації документів або сумаризації тексту.
Ключові слова: ВИЗНАЧЕННЯ КЛЮЧОВИХ СЛІВ, МЕТОДИ ОБРОБКИ ТЕКСТУ, НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, МАШИННЕ НАВЧАННЯ, NLTK, TENSORFLOW, SKLEARN, PYTHON, PYCHARM, F1-МІРА.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.19 MB
Контрольна сума :
(MD5):c438ba69a0d979c587392315b10fb8b4
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International