Диссертация
№ 425031304429-9Нейросетевые модели на основе системы переходов для извлечения структурированной информации о продуктах из текстов пользователей
13.03.2025
Цель работы – развитие методов предсказания составных объектов с использованием нейронных сетей в части извлечения структурированной информации из пользовательских текстов на естественном языке. Разработана оригинальная нейросетевая модель на основе системы переходов для извлечения составных объектов и их атрибутов из текстов на естественном языке, позволяющая одновременно предсказывать структуру объекта и значения его атрибутов. Разработана оригинальная модель для извлечения и анализа мнений из текстов пользовательских отзывов о продуктах. Разработана оригинальная модель для анализа запросов пользователей на этапе эксплуатации и сопровождения программного продукта. Проведена экспериментальная апробация предложенных моделей на материале подготовленных наборов данных. Предложенные модели реализованы в виде программных систем.
ГРНТИ
28.23.37 Нейронные сети
16.31.21 Автоматическая обработка текста. Автоматический перевод. Автоматическое распознавание речи
Ключевые слова
анализ текстов отзывов
анализ тональности
обработка текстов на естественном языке
нейронные сети
Детали
Автор
Грибков Егор Игоревич
Вид
Кандидатская
Целевое степень
Кандидат технических наук
Дата защиты
24.12.2020
Организация защиты
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ"
Организация автора
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ"
Похожие документы
Метод извлечения предметных отношений и высказываний из естественно-языковых текстов на базе нейросетевой модели предметной области (промежуточный)
0.891
ИКРБС
Разработка и тестирование прототипа модели искусственной нейронной сети для семантического анализа и оценки текста отзывов потребителей. Обучение нейронной сети и корректировка ее параметров.
0.882
НИОКТР
Разработка моделей и методов text-mining, семантической обработки текстов в задачах анализа потребностей, предпочтений и поведения потребителей
0.881
ИКРБС
Нейросетевой механизм кросс-внимания в задачах извлечения информации из текстов на примере биомедицинских данных
0.880
Диссертация
Разработка и программная реализация модели искусственной нейронной сети для семантического анализа и оценки текста отзывов покупателей о потребительских товарах
0.880
НИОКТР
Разработка и тестирование прототипа модели искусственной нейронной сети для семантического анализа и оценки текста отзывов потребителей. Обучение нейронной сети и корректировка ее параметров.
0.880
ИКРБС
Метод извлечения предметных отношений и высказываний из естественно-языковых текстов на базе нейросетевой модели предметной области
0.879
НИОКТР
Разработка моделей и методов text mining, семантической обработки текстов в задачах анализа потребностей, предпочтений и поведения потребителей (заключительный)
0.876
ИКРБС
Разработка комплекса нейросетевых алгоритмов выделения содержательной информации из текста для анализа эффективности фармацевтической продукции на основе отзывов интернет пользователей
0.875
НИОКТР
Совместное использование нейросетевых технологий и методов логического вывода для анализа данных и выявления скрытых закономерностей
0.875
ИКРБС