Методы глубокого обучения в задаче детектирования перефразирований

ФИО студента: Огальцов Александр Владимирович

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Науки о данных (Магистратура)

Оценка: 8

Год защиты: 2017

Аннотация В работе рассматривается подход к задаче ранжирования текстовых фрагментов по смысловой близости запросу, основанный на применении сетей глубокого обучения, идей метрического обучения и обучения ранжированию. Предложена архитектура нейронной сети для ранжирования. Поставлен вычислительный эксперимент на корпусе PPDB.

Текст работы (работа добавлена 10 октября 2017 г.)

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