Алгоритмы машинного обучения для разрешения анафоры

ФИО студента: Сухова Ксения Димитриевна

Руководитель: Ионов Максим Игоревич

Кампус/факультет: Факультет гуманитарных наук

Программа: Фундаментальная и компьютерная лингвистика (Бакалавриат)

Год защиты: 2017

В рамках данной работы рассматривалось автоматическое разрешение анафоры без ограничений на анафор (целевое слово) с учетом данных о контексте. Данные о семантике контекста кодировались четырьмя количественными признаками, вычисленными на основании векторного представления слов (word2vec). С помощью обучения двух типов классификаторов на различных наборах параметров (исключительно текстовых, векторных и комбинированных) было установлено, что наличие признаков, отражающих семантику контекста, улучшает работу классификатора. В результате, на различных наборах признаков, было обучено три модели второго уровня. Лучшая модель, обученная на всех рассматриваемых признаках, достигла f-score равного 46% (из-за несбалансированности данных указано значение для миноритарного класса «антецедент»).

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ