Публікація: Дослідження методів машинного навчання для підвищення ефективності автоматизованої валідації та модерації текстового контенту в цифрових середовищах
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єктом дослідження є методи машинного навчання у рамках автоматизованої модерації текстового контенту в цифрових середовищах. Метою роботи є розробка та порівняння ефективності комбінованого методу з базовими методами машинного навчання у контексті автоматизованої модерації текстового контенту в цифрових середовищах. Методами дослідження є аналіз існуючих алгоритмів класифікації тексту (наївний Баєсівський класифікатор, метод опорних векторів, логістична регресія), створення ансамблевої моделі з використанням градієнтного бустингу як мета-моделі, а також оцінка ефективності методів на основі метрик точності, влучності, повноти та F1-міри.
Опис
Ключові слова
автоматизован валідація текстового контенту, модерації текстового контенту, класифікація тексту
Бібліографічний опис
Керецман І. А. Дослідження методів машинного навчання для підвищення ефективності автоматизованої валідації та модерації текстового контенту в цифрових середовищах : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / І.А. Керецман ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025 – 65с.