Отрывок: 5) Чувствительность к дисбалансу классов. SVM может столкнуться с проблемой дисбаланса классов, когда один класс представлен значительно большим количеством образцов, чем другой класс. В таких случаях SVM может быть смещен в сторону более представленного класса и плохо классифицировать менее представленный класс. Необходимо учитывать эти недостатки и принимать соотв...
Название : | Применение методов искусственного интеллекта для решения задачи определения гендерной принадлежности автора текста |
Авторы/Редакторы : | Ластухина А. Д. Бондаренко В. В. Луканов А. С. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Естественнонаучный институт |
Дата публикации : | 2023 |
Библиографическое описание : | Ластухина, А. Д. Применение методов искусственного интеллекта для решения задачи определения гендерной принадлежности автора текста : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.03.03 "Математическое обеспечение и администрирование информационных систем" (уровень бакалавриата), направленность (профиль) "Разработка и администрирование информационных систем" / А. Д. Ластухина ; рук. работы В. В. Бондаренко ; нормоконтролер А. С. Луканов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонау. - Самара, 2023. - 1 файл (0,6 Мб). - Текст : электронный |
Аннотация : | Объектом исследования являются методы искусственного интеллекта, применяемые для обработки текстов на естественном языке. Цель работы – исследование возможности применения методов искусственного интеллекта для решения задачи определения гендерной принадлежности автора текста. В результате выполнения работы были реализованы классические методы машинного обучения и сверточная нейронная сеть на языке Python версии 3.10.10 в интегрированной среде разработки PyCharm Professional Edition 2023.1.2, также проведен анализ реализованных методов. Полученные результаты имеют широкую область применения, включая автоматическую классификацию авторов текстов по гендерной принадлежности, исследования в области лингвистики, а также потенциальное использование в качестве инструмента для анализа текстов в различных сферах деятельности, таких как судебноавтороведческая экспертиза, маркетинг и др. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Primenenie-metodov-iskusstvennogo-intellekta-dlya-resheniya-zadachi-opredeleniya-gendernoi-prinadlezhnosti-avtora-teksta-104376 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20230616145434 |
Ключевые слова: | автор текста гендер искусственный интеллект машинное обучение нейронные сети обработка естественного языка |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Ластухина_Алина_Дмитриевна_Применение_методов_искусственного_интеллекта.pdf | 626.19 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.