Отрывок: Основная философия языка вкратце изложена в документе «Дзен Python» [17], который включает такие афоризмы, как:  красиво лучше, чем безобразно;  явное лучше, чем неявное;  простое лучше, чем сложное;  чем больше деталей, тем сложнее;  читаемость имеет большое значение;  ошибки никогда не должны проходить бесшумно. 2.3.2.2 Выбор операционной системы Операционна...
Название : Исследование эффективности методов оценки схожести смыслового содержания научных статей
Авторы/Редакторы : Чеховских И. В.
Симонова Е. В.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2020
Библиографическое описание : Чеховских, И. В. Исследование эффективности методов оценки схожести смыслового содержания научных статей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / И. В. Чеховских ; рук. работы Е. В. Симонова ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информати. - Самара, 2020. - on-line
Аннотация : В данной выпускной квалификационной работе магистра проводитсяанализ эффективности методов оценки схожести смыслового содержаниянаучных статей. В качестве объектов анализа выбраны четыре алгоритма:Doc2Vec, взвешенная сумма векторов слов, полученных с помощью FastText,Word Mover’s Distance, Skip-Thought Vectors.Целью работы является автоматизация процесса поиска научных статей сосхожим смысловым содержанием, обогащение представления текста методамимашинного обучения.Научная новизна работы заключается в исследовании зависимости оценкиэффективности методов поиска схожести исследований в научных статьях отразличных параметров алгоритмов поиска.Создана информационно-логическая модель автоматизированной системыв нотации UML с помощью бесплатного сервиса draw.io (13.0.1).Система реализована на языке Python с помощью инструмента дляинтерактивной разработки и представления проектов в области наук о данныхJupyter Notebook.Для реализованных алгоритмов был проведен сравнительный анализкачества результата
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20200908163236
Ключевые слова: частотный анализ
автоматизированные системы
WORD MOVER’S DISTANCE
Word2vec
DOC2VEC
Natural Language Processing (NLP)
векторное представление текста
схожесть смыслового содержания
обработка естественного языка (ОЕЯ)
научные статьи
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Чеховских_Иван_Владимирович_Исследование_эффективности_методов_оценки.pdf2.07 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.