Сервіс по корегуванню текстів нейронною мережею

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: Сервіс по корегуванню текстів нейронною мережею
المساهمون: Шимкович, Володимир Миколайович
بيانات النشر: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023.
سنة النشر: 2023
مصطلحات موضوعية: обробка природньої мови, класифікація токенів, 004.89, машинне навчання, нейронні мережі, трансформери
الوصف: Пояснювальна записка дипломного проекту містить 61 сторінку, 7 рисунків, 20 таблиць, посилання на 16 джерел, 1 додаток та 4 конструкторських документів. Об’єктом розробки є сервіс по корегуванню текстів нейронною мережею. Мета розробки – автоматизація процедури корегування та підготовки вхідних англомовних текстових даних для використання в задачах обробки природньої мови. У дипломному проєкті розроблено елементи сервісу для корегування, а саме: нейронна мережа для відновлення пунктуації та капіталізації в тексті, а також графічний інтерфейс у формі веб-застосування. Проведено ретельний аналіз та вибір структури моделі та методів її навчання, котрі були б оптимальними для вирішення задачі корегування тексту. Значну увагу було приділено розрахунковим ресурсам, доступних для навчання моделі. Отримані результати можуть бути корисними при автоматизації аналогічних процесів. The explanatory note of the diploma project contains 61 pages, 7 figures, 20 tables, links to 16 sources, 1 appendix and 4 design documents. The object of development is a service for text correction using a neural network. The purpose of development is automating the procedure of English-language text data correction and preparation for use in Natural Language Processing tasks. Elements of the correction service have been developed as part of the graduation project, namely: a neural network for punctuation and capitalization restoration in text, as well as a graphical interface in the form of a web-app. A thorough analysis and selection of the model structure and training methods, which would be the optimal solution for the text correction task, was carried out. Considerable attention was paid to the computational resources available for training the model. The results obtained can be useful in automating analogous processes.
وصف الملف: 61 с.; application/pdf
اللغة: Ukrainian
URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2635::99af672eee5008fec088e1086859fa62
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/58517
Rights: OPEN
رقم الانضمام: edsair.od......2635..99af672eee5008fec088e1086859fa62
قاعدة البيانات: OpenAIRE