Методы извлечения терминологической информации на основе машинного обучения

ФИО студента: Фурин Никита Борисович

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Оценка: 7

Год защиты: 2018

Извлечение определений терминов является важной областью исследований в сфере извлечений терминологической информации. В последнее время, рекуррентные нейронные сети показывают отличные результаты. В этом исследовании рассмотрены несколько методов для извлечения для решения этой задачи. В другой части работы мы разрабатываем модель, чтобы определять, является ли конкретное слово в предложении словом, которому дается определение в том же предложении, или нет. Мы реализовали модель, основанную на рекуррентных нейронных сетях, которая превосходит предыдущие на 5% по F1-score.

Текст работы (работа добавлена 22 мая 2018 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