Дослідження підходів до аугментації текстових даних

Абросімов, Є. О.

Публікація:
Дослідження підходів до аугментації текстових даних

dc.contributor.author	Абросімов, Є. О.
dc.date.accessioned	2024-08-11T16:57:08Z
dc.date.available	2024-08-11T16:57:08Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	Об'єкт дослідження – процес навчання класифікатора на текстових даних для розпізнавання фейкових новин, вплив методів генерації синтетичних даних на результати роботи алгоритмів. Предмет дослідження – методи генерації синтетичних текстових даних. Метою даного дослідження є виявлення найбільш ефективного методу генерації синтетичних текстових даних. Методи дослідження – теорія обчислювального інтелекту; теорія штучних нейронних мереж; теорія оптимізації і статистичний аналіз; імітаційне моделювання. Припускається що задача класифікації текстових даних, а разом з тим і аугментації табличних даних для виявлення таких характеристик як маніпуляції, емоційне забарвлення та стиль тексту, є вкрай важливою задачею в 21 столітті адже абсолютна більшість інформації в мережі Інтернет представлена в текстовому вигляді і її оптимальна обробка обіцяє значні покращення для нашого виду.
dc.identifier.citation	Абросімов Є. О. Дослідження підходів до аугментації текстових даних : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Є. О. Абросімов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 66 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/27732
dc.language.iso	uk
dc.subject	аугментація
dc.subject	навчання зі вчителем
dc.subject	текстові дані
dc.subject	BERT
dc.subject	LLM
dc.title	Дослідження підходів до аугментації текстових даних
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication