Оцінка ефективності нейромережевої системи для категоризації текстових документів

Рибалов, О. О.

Публікація:
Оцінка ефективності нейромережевої системи для категоризації текстових документів

dc.contributor.author	Рибалов, О. О.
dc.date.accessioned	2024-08-24T13:25:11Z
dc.date.available	2024-08-24T13:25:11Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	This paper presents an evaluation of the DistilBERT model’s effectiveness for categorizing Ukrainian text documents. DistilBERT, a streamlined version of BERT, aims to retain the original's performance with reduced size and increased speed. This study focuses on the model's application for classifying texts into legal and non-legal categories using publicly available data, including court decisions and social media posts. The training encompassed several epochs, enhancing the model's adaptation to data peculiarities. The results, including high accuracy and precision metrics, affirm DistilBERT’s efficacy in this context. This research highlights the potential of neural network systems for automating the processing and categorization of Ukrainian texts in various fields.
dc.identifier.citation	Рибалов О. О. Оцінка ефективності нейромережевої системи для категоризації текстових документів / О. О. Рибалов ; наук. керівник д. т. н. проф. Т. Г. Фесенко // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 5. – С. 56–57. – DOI : https://doi.org/10.30837/IYF.PCEIP.2024.056.
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.30837/IYF.PCEIP.2024.056
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/28017
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	категоризація текстових документів
dc.subject	DistilBERT
dc.title	Оцінка ефективності нейромережевої системи для категоризації текстових документів
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication