Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/40086
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Юршина Анастасия Александровна | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Ursina Anastasia Aleksandrovna | en_GB |
dc.contributor.author | Менчуков Павел Александрович | ru_RU |
dc.contributor.author | Mencukov Pavel Aleksandrovic | en_GB |
dc.contributor.editor | Блеканов Иван Станиславович | ru_RU |
dc.contributor.editor | Blekanov Ivan Stanislavovic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2023-04-06T21:49:40Z | - |
dc.date.available | 2023-04-06T21:49:40Z | - |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.other | 068359 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/40086 | - |
dc.description.abstract | В данной работе рассматривается задача автодополнения текстов на естественном языке с использованием средств машинного обучения на примере решений российских судов. Для решения задачи предлагается использовать нейросетевые модели архитектуры Трансформер. В работе сравниваются две модели этой архитектуры, выбирается и дообучается наиболее подходящая из них, а также предлагается и реализуется метод улучшения результатов путём учёта контекста конкретного документа с помощью биграммной языковой модели. | ru_RU |
dc.description.abstract | In this paper, the problem of auto-completion of texts in natural language using machine learning tools is considered on the example of judgments of Russian courts. To solve the problem, it is proposed to use neural network models of the Transformer architecture. The paper compares two models of this architecture, selects and fine-tune the most suitable of them, and also proposes and implements a method for improving results by taking into account the context of a particular document using a bigram language model. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | автодополнение текста | ru_RU |
dc.subject | обработка естественных языков | ru_RU |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | глубокое обуение | ru_RU |
dc.subject | Трансформеры | ru_RU |
dc.subject | GPT-2 | ru_RU |
dc.subject | биграммная языковая модель | ru_RU |
dc.subject | text completion | en_GB |
dc.subject | natural language processing | en_GB |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.subject | deep learning | en_GB |
dc.subject | Transformers | en_GB |
dc.subject | GPT-2 | en_GB |
dc.subject | bigram language model | en_GB |
dc.title | Natural language text completion using deep learning | en_GB |
dc.title.alternative | Автодополнение текста на естественном языке c использованием глубокого обучения | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Diplom__Mencukov_.pdf | Article | 129,77 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_Mencukov.pdf | ReviewSV | 105,51 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st068359_Mencukov_Pavel_Aleksandrovic_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 4,14 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.