1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorАхматов Н. В.
dc.contributor.authorСолдатова О. П.
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.
dc.coverage.spatialLSTM с вниманием
dc.coverage.spatialLSTM со смотровыми окнами
dc.coverage.spatialглубокое обучение
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialопределение тональности текста
dc.coverage.spatialрекуррентные сети
dc.coverage.spatialсверточные сети
dc.coverage.spatialтопология сетей LSTM
dc.creatorАхматов Н. В.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-11-26T13:54:59Z-
dc.date.available2025-11-26T13:54:59Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20231012143550
dc.identifier.citationАхматов, Н. В. Анализ топологий сетей LSTM для определения тональности текста : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Автоматизированные системы обработки информации и управления" / Н. В. Ахматов ; рук. работы О. П. Солдатова ; 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 информатик. - Самара, 2023. - 1 файл (1,7 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/44573-
dc.description.abstractЦелью данной работы является анализ моделей на основе нейронных сетей топологии LSTM для решения задачи определения тональности текста на английском языке.Разработана интеллектуальная система, в которой реализованы: - предварительная обработка входных текстовых данных; - выделение признаков входных данных;- построение и обучение моделей с классической долгой краткосрочной памятью, с добавлением “смотровых глазков”, объединенными фильтрами забывания и входных данных и механизмом внимания; - решение задачи определения тональности анализируемыми моделями;- вывод результатов работы моделей. Автоматизированная система разработана на языке Python версии 3.10 всреде разработки PyCharm 2022 для работы под управлением любой операционной системы, имеющей интерпретатор для Python. Тестирование спроектированной системы производилось с использованием размеченного сбалансированного набора данных рецензий на фильмы.
dc.subjectсверточные сети
dc.subjectтопология сетей LSTM
dc.subjectрекуррентные сети
dc.subjectопределение тональности текста
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectглубокое обучение
dc.subjectLSTM со смотровыми окнами
dc.subjectLSTM с вниманием
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleАнализ топологий сетей LSTM для определения тональности текста
dc.typeText
local.contributor.authorИнститут информатики и кибернетики
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Analiz-topologii-setei-LSTM-dlya-opredeleniya-tonalnosti-teksta-106144
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Analiz-topologii-setei-LSTM-dlya-opredeleniya-tonalnosti-teksta-106144
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Ахматов_Никита_Витальевич_Анализ_топологий_сетей_LSTM.pdf1.77 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.