Інформаційна технологія виділення та класифікації онейрологічних образів в природньомовному тексті

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЖар, Михайло Юрійовичuk
dc.date.accessioned2025-03-26T08:33:48Z
dc.date.available2025-03-26T08:33:48Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractВ роботі досліджено методи та технології для виявлення та класифікації онейрологічних образів у текстах українською мовою. Основною метою було зменшення кількості помилок другого роду під час обробки текстів снів шляхом налаштування моделей машинного навчання. Розроблено методологію обробки україномовних текстів снів, яка може бути застосована для створення систем автоматичного ведення щоденників сновидінь та адаптована для інших завдань обробки природньомовних текстів. Розглянуто два основні підходи: розділений, що базується на моделях сімейства BERT, та уніфікований з використанням великих мовних моделей (LLM). Для розділеного підходу оцінено різні комбінації моделей сімейства BERT. Для уніфікованого – сучасні великі мовні моделі: GPT-4o та Claude 3.5 Sonnet. Проведено порівняльний аналіз між найкращими комбінаціями моделей сімества BERT та великими мовними моделями. uk
dc.description.abstractThe paper investigates methods and technologies for detecting and classifying oneirological images in Ukrainian-language texts. The main goal was to reduce type II errors during dream text processing by fine-tuning machine learning models. A methodology for processing Ukrainian dream texts has been developed, which can be applied to create automatic dream diary systems and adapted for other natural language processing tasks. Two main approaches were considered: a separated approach based on BERT family models, and a unified approach using Large Language Models (LLM). For the separated approach, different combinations of BERT family models were evaluated. For the unified approach, modern large language models were tested: GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet. A comparative analysis was conducted between the best combinations of BERT family models and large language models.en
dc.identifier.citationЖар, М. Ю. Інформаційна технологія виділення та класифікації онейрологічних образів в природньомовному тексті = Information technology for extraction and classification of oneirological images in natural text : кваліфікаційна робота магістра / М. Ю. Жар. – Одеса, 2024. – 139 с.uk
dc.identifier.urihttps://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/40879
dc.language.isouk
dc.publisherОдеський національний університет імені І. І. Мечниковаuk
dc.subject126 інформаційні системи та технологіїuk
dc.subjectмагістрuk
dc.subjectонейрологічні образиuk
dc.subjectприродньомовний текстuk
dc.subjectмоделі сімейства BERTuk
dc.titleІнформаційна технологія виділення та класифікації онейрологічних образів в природньомовному текстіuk
dc.title.alternativeInformation technology for extraction and classification of oneirological images in natural language texten
dc.typeDiplomasen
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Жар.pdf
Розмір:
2.11 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Магістри МФІТ