Усачов, В. С.2020-03-062020-03-062019Усачов В. С.Формальне представлення аналізу релевантності тексту в новинних сайтах з використанням багатоцільової моделі NLP : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / В. С. Усачов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2019. – 75 с.http://openarchive.nure.ua/handle/document/11018Метою атестаційної роботи є формальне представлення процесу аналізу релевантності тексту в новинних статтях з використанням багатоцільової моделі BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). У ході виконання атестаційної роботи був проведений детальний аналіз сучасних підходів що застовуються в Natural Language Processing (NLP), було розкрито поняття глибоких нейронних мереж, були проаналізовані різні моделі з попередньою підготовкою для початку роботи для обробки природної мови при аналізі новинних статей. Далі були сформовані критерії оцінки якості роботи глибоких нейронних мереж та виконане формальне представлення процесу аналізу релевантності тексту в новинних статтях з використанням багатоцільової моделі BERT. На закінченні був проведений експеремент в середовищі Google Colab з використанням фреймворку Tensorflow та надані практичні рекомендації по застосуванню розробленого програмного додатку.ukаналіз релевантності текстуновинний сайтмодель NLPФормальне представлення аналізу релевантності тексту в новинних сайтах з використанням багатоцільової моделі NLPFormal Presentation of Text Relevant Analysis in News Sites Using NLP Multi-Target ModelOther