Розробка моделі нейронної мережі для усунення неоднозначності омографів у текстових даних

Вантажиться...
Ескіз

Дата

ORCID

DOI

Науковий ступінь

Рівень дисертації

Шифр та назва спеціальності

Рада захисту

Установа захисту

Науковий керівник/консультант

Члени комітету

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

Анотація

Дане дослідження присвячене можливості моделі нейронної мережі для усунення неоднозначності омографів у текстових даних. Його метою є підвищення якості обробки тексту, зокрема, підвищення точності розпізнавання слів, які мають більше одного значення, за допомогою розробки та впровадження нейронної мережі, яка буде мати можливість усувати неоднозначності омографів у текстових даних в реальному часі.
This study is devoted to the possibility of a neural network model to eliminate the ambiquity of homographs in textual data. Its goal is to improve the quality of text processing, in particular, to improve the accuracy of recognizing of words that have more than one meaning, through the development and implementation of a neural network that will be able to resolve homograph ambiquities in text data in real time.

Опис

Керівник: Шматков Сергій Іванович, доктор технічних наук, професор закладу вищої освіти, завідувач кафедри теоретичної та прикладної системотехніки

Бібліографічний опис

Єгоров, Єгор Сергійович. Розробка моделі нейронної мережі для усунення неоднозначності омографів у текстових даних : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи магістра : спеціальність 151 – Автоматизація та комп'ютерно-інтеrровані технолоrії : освітня програма – Комп’ютеризовані системи управління та автоматика / Є. С. Єгоров ; кер. роботи С. І. Шматков – Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, 2023. – 84 с.

Підтвердження

Рецензія

Додано до

Згадується в