Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157531
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorМассалітін, Дмитро-
dc.date.accessioned2021-02-22T20:05:34Z-
dc.date.available2021-02-22T20:05:34Z-
dc.date.issued2020-12-10-
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157531-
dc.description.abstractОб’єкт дослідження: процес класифікації наукових текстів та практичне використання технологій обробки природної мови в освітніх додатках, з метою підвищення ефективності освітнього процесу. Предмет дослідження: методи, моделі машинного навчання та обробки природньої мови у задачах класифікації наукових текстів. Мета магістерської роботи: вдосконалення та пришвидшення процесу класифікації текстів з допомогою моделі логістичної регресії, з метою застосування її у освітніх додатках для покращення освітнього процесу. Методи дослідження. Для створення рекомендаційного та навчального асистента були використані засоби та методи машинного навчання, теорії множин, лінейної алгебри й обробки природної мови. Наукова новизна полягає у тому, що вдосконалено та розширено можливості методу логістичної регресії на основі комбінування його з методом ранжування, що в результаті дозволило використати метод логістичної регресії для навчального асистенті. Практична цінність полягає у тому, що в результаті роботи, було створено прототип навчального асистента, що використовує скомбіновану з методом ранжування модель логістичної регресії для класифікації текстів. Використані методи та підходи у прототипі можуть застосовуватись як при розробці «інтелектуальних» навчальних систем, так й в практиці викладання дисциплін, пов’язаних з обробкою природної мови.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectкласифікація текстів, логістична регресія, машинне навчання, обробка природної мови, NLP, SVM, word2vec, парсинг, Python, PostgreSQL, scikit-learn, word embeddinguk_UA
dc.titleІнформаційна технологія для класифікації наукових текстів на основі методу модифікованої логістичної регресіїuk_UA
Розташовується у зібраннях:2020-2021 навчальний рік

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
massalitin_122m_19_1_diploma_last.pdf2,14 MBAdobe PDFЕскіз
Переглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.