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.authorИваев Д. Ш.
dc.contributor.authorМезенцева Е. М.
dc.contributor.authorМуравьева Е. В.
dc.coverage.spatialLSTM-сети с механизмом внимания
dc.coverage.spatialавтоматическое аннотирование текста
dc.coverage.spatialдвунаправленные LSTM-сети
dc.coverage.spatialкачество аннотаций
dc.coverage.spatialмодели нейронных сетей
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialрекуррентные LSTM-сети
dc.creatorИваев Д. Ш.
dc.date2025
dc.date.accessioned2025-11-27T12:11:17Z-
dc.date.available2025-11-27T12:11:17Z-
dc.date.issued2025
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20250701094803
dc.identifier.citationИваев, Д. Ш. Исследование моделей нейронных сетей для автоматического аннотирования текста : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Интеллектуальные системы управления цифровой инстраструктурой предприятия" / Д. Ш. Иваев ; рук. работы Е. М. Мезенцева ; нормоконтролер Е. В. Муравьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Передовая инж. аэ. - Самара, 2025. - 1 файл (7,1 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/45732-
dc.description.abstractОбъектами исследования данной работы являются методы автоматического аннотирования текста с акцентом на нейросетевые подходы, в частности, рекуррентные и двунаправленные LSTM-сети с механизмом внимания. Цель работы – исследование эффективности различных моделей нейронных сетей для задачи автоматического аннотирования текста, включая анализ влияния двунаправленности и механизма внимания на качество создания аннотаций. В процессе работы проведен анализ развития методов автоматического аннотирования текста, разработаны и обучены четыре варианта модели энкодер-декодер, а также проведены сравнительные эксперименты для сравнения эффективности разработанных моделей. В результате работы подтверждена гипотеза о синергии двунаправленности и механизма внимания.
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectрекуррентные LSTM-сети
dc.subjectавтоматическое аннотирование текста
dc.subjectдвунаправленные LSTM-сети
dc.subjectкачество аннотаций
dc.subjectмодели нейронных сетей
dc.subjectLSTM-сети с механизмом внимания
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleИсследование моделей нейронных сетей для автоматического аннотирования текста
dc.typeText
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/Issledovanie-modelei-neironnyh-setei-dlya-avtomaticheskogo-annotirovaniya-teksta-116411
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-modelei-neironnyh-setei-dlya-avtomaticheskogo-annotirovaniya-teksta-116411
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Иваев_Дамир_Шаукятович_Исследование_моделей_нейронных_сетей.pdf7.24 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


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