Целью представленной работы является разработка и исследование системы поиска научных статей по синонимам ключевых слов. В основу поиска синонимов было положено векторное представление слов и алгоритм word2vec (модель skip-gram). Обучающий корпус был составлен из рефератов научных статей биомедицинской базы PubMed. Была предложена архитектура системы поиска, разработана сама система, проведено тестирование ее работы и анализ полученных результатов.

The purpose of this master thesis is to develop a synonym search system based on word embeddings. The word vectors were trained by using the word2vec (skip-gram) model. The skip-gram architecture uses the focus word as the single input layer, and the target contextual words as the output prediction layer. The training data set contained the abstracts from PubMed, which is an online database of freely available biomedical literature. The research includes the design, development, testing of a synonym search system and results analysis.