Детальная информация

Название: Разработка и исследование моделей машинного обучения для задачи распознавания сгенерированных текстов: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_02 «Технологии разработки программного обеспечения»
Авторы: Чащихин Вадим Дмитриевич
Научный руководитель: Богач Наталья Владимировна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2024
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: машинное обучение; обработка естественного языка; классификация текстов; machine learning; natural language processing; text classification
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.01
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-2629
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\30311

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе проводится исследование методов из областей обработки естественного языка и машинного обучения для решения задачи распознавания сгенерированных текстов. В первой главе выполняется обзор предметной области. Во второй главе приводится подробное описание методов предобработки текстов. В третьей главе приводится подробное описание моделей машинного обучения для задачи распознавания сгенерированных текстов. В четвертой главе описывается реализация методов и моделей машинного обучения. В пятой главе содержатся результаты исследования и сравнительного анализа методов и моделей машинного обучения.

This paper investigates methods from the fields of natural language processing and machine learning to solve the problem of detection generated texts. The first chapter provides an overview of the subject area. The second chapter provides a detailed description of text preprocessing methods. The third chapter provides a detailed description of machine learning models for the task of detection generated texts. Chapter four describes the implementation of machine learning methods and models. The fifth chapter contains the results of research and comparative analysis of machine learning methods and models.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • cd966ff4e9aca749b500108142cdcd53bb5ac02b7105d7d5c2be81f73ead68df.pdf
  • 6e8faad558e6d1d4e0018d0e2f6959de09d78c605d3e69a631670943c5e0d0b8.pdf
  • Тема практики
    • Тема практики
      • Словарь терминов
      • Введение
      • 1. Обзор предметной области
      • 2. Методы предобработки текста
      • 3. Обзор различных методов машинного обучения в задаче распознавания сгенерированных текстов
      • 4. Реализация
      • 5. Валидация моделей и анализ результатов
      • Заключение
      • Список использованных источников

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика