Сиклитенко Ксенія ОлегівнаДарчук Наталія Петрівна2024-07-162024-07-162024Сиклитенко К. О. Автоматичне визначення стилю тексту : кваліфікаційна робота освітнього ступеня «бакалавр» : 035.10 Прикладна лінгвістика / наук. кер. Н. Дарчук. Київ, 2024. 61 с.https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/2873Темою 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.The topic of the bachelor's thesis is "Automatic text style detection". The research on this topic is relevant because automation of text classification and analysis processes allows to reduce time and resources, increase the accuracy and efficiency of working with large amounts of textual information. The creation of a computer tool for automatic stylistic analysis of texts is practically important for: collecting textual data of various sizes into corpora and training sets; processing textual materials for various academic institutions; research in academic fields. The aim of the diploma project is to create a neural network for automatic text style detection. The object of research is Ukrainian texts of different styles. The subject of the research is the determination of the effective structure of the neural network and data processing methods for stylistic differentiation. The introduction provides information about the relevance, purpose, subject and object of the study. It also presents the tasks and methods used in the thesis project. The first section consists of 10 subsections, which include an analysis of theoretical literature related to stylistics and machine learning; The second section contains 8 subsections that demonstrate the practical application of the theoretical knowledge gained, namely: development of a program for creating and processing a dataset, development of a program for training a neural network, and development of a program for testing a neural network. The “Conclusions” section contains a brief summary of the research objective, calculation of the data used and the results obtained, and evaluation of the research results. As a result, a recurrent neural network has been created, due to the efficiency of automatic text style detection. The obtained results demonstrated that the developed neural network can effectively classify texts that do not have features of other styles, as well as those texts that have features of different styles.uaтекстстильстилістичний аналізприкладна лінгвістикаБакалаврська робота