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...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЧеховских И. В.ru
dc.contributor.authorСимонова Е. В.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialчастотный анализru
dc.coverage.spatialавтоматизированные системыru
dc.coverage.spatialWORD MOVER’S DISTANCEru
dc.coverage.spatialWord2vecru
dc.coverage.spatialDOC2VECru
dc.coverage.spatialNatural Language Processing (NLP)ru
dc.coverage.spatialвекторное представление текстаru
dc.coverage.spatialсхожесть смыслового содержанияru
dc.coverage.spatialобработка естественного языка (ОЕЯ)ru
dc.coverage.spatialнаучные статьиru
dc.creatorЧеховских И. В.ru
dc.date.issued2020ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20200908163236ru
dc.identifier.citationЧеховских, 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-lineru
dc.description.abstractВ 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 результатаru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 2,0 Мб)ru
dc.titleИсследование эффективности методов оценки схожести смыслового содержания научных статейru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.9ru
dc.textpartОсновная 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...-
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 базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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