Публікація: Дослідження методів нейромережевої класифікації новинних текстів
Завантаження...
Дата
2024
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єкт дослідження – системи класифікації новинних текстів з використанням методів машинного навчання. Предмет дослідження – методи побудови бінарних та багатокласових класифікаторів новинних текстів. Мета роботи – дослідження методів нейромережевої класифікації новинних текстів. Методи дослідження – існуючі моделі машинного навчання для попередньої обробки та класифікації новинних текстів; методи побудови, аналізу та навчання нейромережевих моделей класифікації текстів. Практична значимість даної кваліфікаційної роботи полягає в розробці узагальненої моделі нейромережевої бінарної та багатокласової класифікації новинних текстів. Така модель може сприяти проведенню додаткових досліджень з розробки та аналізу ефективних класифікаторів текстових новин, виявленню фейкових новин та підвищенню якості класифікаторів новинних текстів. В кваліфікаційній роботі здійснено: аналіз існуючих типів новинних текстів та їх особливостей; аналіз методів попередньої обробки новинних текстів; програмну реалізацію та тестування розробленої узагальненої моделі на прикладах бінарної та багатокласової класифікації новинних текстів.
Опис
Ключові слова
аналіз новинних текстів, бінарна класифікація, датасет новинних текстів, нейромережевий класифікатор текстів, google colab
Бібліографічний опис
Кіракосян Е. М. Дослідження методів нейромережевої класифікації новинних текстів : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Е. М. Кіракосян ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 97 с.