Метод класифікації суб’єктивних запитань на основі багаторівневої нейронної мережі

dc.contributor.authorКозак, Аліна Андріївна
dc.date.accessioned2026-02-05T11:04:56Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМета роботи — розроблення та дослідження методу автоматичної класифікації суб’єктивних та інсинсирних запитань у системах питаньвідповідей на основі багаторівневої нейронної мережі для підвищення точності розпізнавання складних риторичних та емоційних формулювань. The aim of the work is to develop and investigate a method for automatic classification of subjective and insincere questions in question-answering systems using a multilayer neural network to improve recognition accuracy of complex rhetorical and emotional formulations.
dc.identifier.citationКозак, А. А. Метод класифікації суб’єктивних запитань на основі багаторівневої нейронної мережі = Method for subjective question classification based on a multilayer neural network : кваліфікаційна робота : спец. 122 – комп'ютерні науки ; освітньо-професійна програма – комп'ютерні науки / Аліна Андріївна Козак ; науковий керівник к.т.н., доц. Х. В. Ліп’яніна-Гончаренко. Тернопіль : ЗУНУ, 2025. 70 с.
dc.identifier.urihttps://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/56070
dc.publisherТернопіль, ЗУНУ
dc.subjectсуб’єктивні запитання
dc.subjectінсинсирні запитання
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectрекурентна нейромережа
dc.subjectTF-IDF
dc.subjectкласифікація тексту
dc.subjectNLP
dc.subjectBiGRU
dc.subjectsubjective questions
dc.subjectinsincere questions
dc.subjectnatural language processing
dc.subjecttext classification
dc.subjectnetwork
dc.titleМетод класифікації суб’єктивних запитань на основі багаторівневої нейронної мережі
dc.title.alternativeMethod for subjective question classification based on a multilayer neural network
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Козак_КНзм-21.pdf
Size:
3.35 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
2.37 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: