Аналіз впливу використання контекстуальних ембедингів на точність класифікації тексту

Воропаєва, К. А.

Публікація:
Аналіз впливу використання контекстуальних ембедингів на точність класифікації тексту

dc.contributor.author	Воропаєва, К. А.
dc.date.accessioned	2024-02-28T17:17:01Z
dc.date.available	2024-02-28T17:17:01Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	Метою даного дослідження є аналіз впливу використання Contextual та Word ембедінгів на точність класифікації текстових масивів. Contextual ембединги є сучасним методом представлення слів, який враховує семантичний контекст слів у тексті, що може впливати на точність аналізу текстового контенту. На відміну від Contextual ембедингів, Word ембединги захоплюють лише статичну інформацію про слова і не враховують їх семантичний зв'язок у конкретному контексті. У ході виконання кваліфікаційної роботи були проведені дослідження, в ході яких було порівняно різні стратегії та підходи до використання ембедингів у задачах класифікації тексту. За результатами дослідження було встановлено, що найкращою моделлю Word Embedding є GloVe, яка продемонструвала кінцеву точність на рівні 87.72%. Це було вище, ніж у моделі Word2Vec з точністю 86.87%. У контексті Contextual Embedding, BERT виявився ефективнішим порівняно з GPT, з кінцевою точністю 91.23% проти 89.45% в GPT. Ці результати свідчать про перевагу Contextual Embedding у завданнях обробки природної мови і підтверджують їхню перспективність для сучасних додатків та систем текстового аналізу.
dc.identifier.citation	Воропаєва К. А. Аналіз впливу використання контекстуальних ембедингів на точність класифікації тексту : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / К. А. Воропаєва ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 87 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/25798
dc.language.iso	uk
dc.subject	класифікація тексту
dc.subject	word embedding
dc.subject	contextual embedding
dc.subject	LSTM
dc.subject	Word2Vec
dc.subject	точність прогнозування
dc.subject	обробка природної мови
dc.title	Аналіз впливу використання контекстуальних ембедингів на точність класифікації тексту
dc.title.alternative	Analysis of the Impact of Using Contextual Embeddings on Text Classification Accuracy
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication