• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Использование методов глубинного обучения для суммаризации текстов

ФИО студента: Кондратенков Павел Андреевич

Руководитель: Артемова Екатерина Леонидовна

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2018

В данной статье описывается алгоритм для сбора нового набора данных для суммаризации текстов на русском языке. Данные состоят из научно-популярных статей с сайта N+1. Также описывается их специфика. Мы установили базовые значения ROUGE метрик для рассматриваемого набора данных, использовав алгоритм TextRank, а также сравнили качество суммаризации различных функций близости: частотных и учитывающих семантику слов. Лучшее качество показали модификации функции BM25.

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