Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЗолотарев И. А.
dc.contributor.authorСолдатова О. П.
dc.contributor.authorБельгер И. С.
dc.coverage.spatialGRU сети
dc.coverage.spatialLSTM сети
dc.coverage.spatialалгоритмы обучения
dc.coverage.spatialклассификация текстов
dc.coverage.spatialметрика ACCURACY
dc.coverage.spatialодномерные сверточные сети
dc.coverage.spatialрекуррентные сети
dc.creatorЗолотарев И. А.
dc.date2024
dc.date.accessioned2025-11-27T12:31:22Z-
dc.date.available2025-11-27T12:31:22Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20240930151222
dc.identifier.citationЗолотарев, И. А. Поиск и ранжирование текстов при помощи нейросетевых моделей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата), направленность (профиль) «Информационные системы» / И. А. Золотарев ; рук. работы О. П. Солдатова ; нормоконтролер И. С. Бельгер ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информати. - Самара, 2024. - 1 файл (5,4 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/51694-
dc.description.abstractЦелью данной выпускной квалификационной работы бакалавра является решение задачи классификации текстов с помощью трех видов нейронных сетей: LSTM, GRU и одномерной сверточной сети, их тестирование с использованием различных алгоритмов обучения, а также разработка системы для классификации текста по смыслу.Результатом работы стала интеллектуальная система, классифицирующая по четырем классам текст, введенный пользователем. Для реализации системы использовался язык программирования Python и среды разработки Google Colab и PyCharm. Для реализации информационно-логического проекта системы использовался унифицированный язык моделирования UML и сервис для построения диаграмм и схем Draw.io.
dc.subjectGRU сети
dc.subjectLSTM сети
dc.subjectалгоритмы обучения
dc.subjectклассификация текстов
dc.subjectметрика ACCURACY
dc.subjectодномерные сверточные сети
dc.subjectрекуррентные сети
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleПоиск и ранжирование текстов при помощи нейросетевых моделей
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут информатики и кибернетики
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Poisk-i-ranzhirovanie-tekstov-pri-pomoshi-neirosetevyh-modelei-111931
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Poisk-i-ranzhirovanie-tekstov-pri-pomoshi-neirosetevyh-modelei-111931
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



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