С 17 марта 2020 г. для образовательных ресурсов Электронной библиотеки СПбПУ установлен особый режим их использования

Details

Title: Алгоритм семантического анализа предложений на естественном языке с использованием формального представления AMR и методов машинного обучения: магистерская диссертация: 09.04.01
Creators: Лукашина Нина Борисовна
Scientific adviser: Дробинцев Павел Дмитриевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2017
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Алгоритмы; естественный язык; семантический анализ; машинное обучение
UDC: 004.421:004.4'414(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.04.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-2110
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная диссертация посвящена проверке применимости метода машинного обучения с подкреплением в задаче построения семантического представления в формализме AMR для предложений на естественном языке. Развитие алгоритмов обработки естественного языка необходимо для создания и использования баз знаний, без которых невозможна эффективная работы с большими объемами накопленной информации на естественном языке. Семантический анализ - важнейший этап обработки естественного языка, заключающийся в построении формальной модели семантики предложения. В данной диссертации предложен новый подход к решению задачи семантического анализа, основанный на использовании метода машинного обучения с подкреплением SARSA. Метод может быть использован для адаптации работы семантического анализатора в новой предметной области. В работе представлена реализация разработанного алгоритма и даны рекомендации по возможному улучшению предложенного подхода.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Document usage statistics

stat Document access count: 582
Last 30 days: 7
Detailed usage statistics