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.pdf | 2.07 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.