Публікація:
Методи глибинного навчання та обробки природномовних текстів в задачах психологічного профілювання людей

dc.contributor.authorШаталов, О. В.
dc.date.accessioned2023-07-21T14:07:18Z
dc.date.available2023-07-21T14:07:18Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМета роботи – дослідження у сфері спроможності виявлення певних патернів поведінки людини за написаним нею текстом засобами глибокого навчання та обробки природньої мови. Методи дослідження – аналіз теоретичного матеріалу, предметної області, алгоритмів глибокого навчання, математичний апарат знаходження патернів поведінки людини, програмна реалізація. Розроблено програмний модуль, здатний проводити аналіз написаного людиною тексту для розпізнавання її патернів поведінки, інтегрований до веб-платформи. Впровадження поданої розробки підвищить якість рекомендаційних систем, стане у нагоді в сфері маркетингу та продажу товарів різних сфер, допоможе персоналізувати однаковий контент тощо. Результати дослідження можуть бути використані у створенні універсальної платформи для персоналізації різних типів контенту, а також для знаходження відповідностей уподобання контенту та користувача
dc.identifier.citationШаталов О. В. Методи глибинного навчання та обробки природномовних текстів в задачах психологічного профілювання людей : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / О. В. Шаталов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 103 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/23730
dc.language.isouk
dc.subjectвелика мовна модель
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectіндикатор типів маєрс-бріґс
dc.subjectобробка природньої мови
dc.subjectпатерн поведінки людини
dc.subjectпсихологічне профілювання
dc.titleМетоди глибинного навчання та обробки природномовних текстів в задачах психологічного профілювання людей
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2023_M_ShI_Shatalov_OV.pdf
Розмір:
2.16 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.64 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: