Нейромережевий модуль визначення джерела тексту з використанням Embedding і LSTM

Наконечна, Ірина Володимирівна

Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/54840

Повний запис метаданих

Поле DC	Значення	Мова
dc.contributor.author	Наконечна, Ірина Володимирівна	-
dc.date.accessioned	2025-07-04T08:29:42Z	-
dc.date.available	2025-07-04T08:29:42Z	-
dc.date.issued	2025	-
dc.identifier.citation	Наконечна, І. В. Нейромережевий модуль визначення джерела тексту з використанням Embedding і LSTM = Neural network module for text source identification using Embedding and LSTM : кваліфікаційна робота : спец. 122 – комп’ютерні науки освітньо-професійна програма – штучний інтклект / Ірина Володимирівна Наконечна ; наук. керівник к.т.н., доц. Х. В. Ліп’яніна-Гончаренко. Тернопіль : ЗУНУ, 2025. 50 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/54840	-
dc.description.abstract	Метою роботи є створення модуля для автоматичного визначення джерела тексту на основі методів обробки природної мови та глибокого навчання, зокрема технологій Embedding та LSTM, що дозволяє класифікувати тексти за їх семантичними та стилістичними ознаками.	uk_UA
dc.publisher	Тернопіль, ЗУНУ	uk_UA
dc.subject	глибинне навчання	uk_UA
dc.subject	класифікація тексту	uk_UA
dc.subject	обробка природної мови	uk_UA
dc.subject	LSTM	uk_UA
dc.subject	Telegram-бот	uk_UA
dc.subject	neural networks	uk_UA
dc.subject	Embedding	uk_UA
dc.subject	deep learning	uk_UA
dc.subject	text classification	uk_UA
dc.subject	natural language processing	uk_UA
dc.title	Нейромережевий модуль визначення джерела тексту з використанням Embedding і LSTM	uk_UA
dc.title.alternative	Neural network module for text source identification using Embedding and LSTM	uk_UA
dc.type	Thesis	uk_UA
Розташовується у зібраннях:	2024-2025 н. р.

Файли цього матеріалу:

Файл	Опис	Розмір	Формат
Наконечна_КНШІ-41.pdf		2.06 MB	Adobe PDF	Переглянути/Відкрити

Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.