Параметри
Автоматичне визначення стилю тексту
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2024
Автор(и) :
Сиклитенко Ксенія Олегівна
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Дарчук Наталія Петрівна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
Сиклитенко К. О. Автоматичне визначення стилю тексту : кваліфікаційна робота освітнього ступеня «бакалавр» : 035.10 Прикладна лінгвістика / наук. кер. Н. Дарчук. Київ, 2024. 61 с.
Темою кваліфікаційної роботи бакалавра є “Автоматичне визначення стилю тексту”. Дослідження з цієї теми є актуальним, оскільки автоматизація процесів класифікації та аналізу текстів дозволяє зменшити витрати часу та ресурсів, підвищити точність і ефективність роботи з великими обсягами текстової інформації. Створення комп’ютерного інструменту для автоматичного стилістичного аналізу текстів має практичне значення для: збирання текстових даних різного обсягу у корпуси та навчальні набори; обробки текстових матеріалів для різних академічних установ; досліджень у академічних сферах. Метою дипломного проєкту є створення нейронної мережі для автоматичного визначення стилю тексту. Об'єкт дослідження – українськомовні тексти різних стилів. Предмет дослідження полягає у визначенні ефективної архітектури нейронної мережі та методів обробки даних для стильової диференціації.
Вступ надає інформацію про актуальність, мету, предмет та об’єкт дослідження. Також в ньому представлені завдання та методи, застосовані у дипломному проєкті.
Перший розділ складається з 10 підрозділів, вони містять аналіз теоретичної літератури, що стосується стилістики та машинного навчання;
Другий розділ містить 8 підрозділів, які демонструють практичне застосування отриманих теоретичних знань, а саме: розробку програми для створення та обробки датасету, розробку програми для навчання нейронної мережі та розробку програми для тестування нейронної мережі.
Розділ «Висновки» містить стислий виклад реалізації мети дослідження, підрахунки використаних даних та отриманих результатів, оцінювання результатів дослідження.
У результаті було створено рекурентну нейронну мережу, що є ефективним інструментом для автоматичного визначення стилю тексту. Отримані результати продемонстрували, що розроблена нейронна мережа може ефективно класифікувати тексти, що не мають ознак інших стилів, а також ті тексти, що мають ознаки різних стилів.
Вступ надає інформацію про актуальність, мету, предмет та об’єкт дослідження. Також в ньому представлені завдання та методи, застосовані у дипломному проєкті.
Перший розділ складається з 10 підрозділів, вони містять аналіз теоретичної літератури, що стосується стилістики та машинного навчання;
Другий розділ містить 8 підрозділів, які демонструють практичне застосування отриманих теоретичних знань, а саме: розробку програми для створення та обробки датасету, розробку програми для навчання нейронної мережі та розробку програми для тестування нейронної мережі.
Розділ «Висновки» містить стислий виклад реалізації мети дослідження, підрахунки використаних даних та отриманих результатів, оцінювання результатів дослідження.
У результаті було створено рекурентну нейронну мережу, що є ефективним інструментом для автоматичного визначення стилю тексту. Отримані результати продемонстрували, що розроблена нейронна мережа може ефективно класифікувати тексти, що не мають ознак інших стилів, а також ті тексти, що мають ознаки різних стилів.
Ключові слова :
Галузі знань та спеціальності :
035 Філологія
Галузі науки і техніки (FOS) :
Гуманітарні науки
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Формат
Adobe PDF
Розмір :
3.81 MB
Контрольна сума:
(MD5):d828d05ac112b93b752aa1f9c8abba6f
Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC