Использование рекуррентных нейронных сетей для генерации текстов с заданными характеристиками

ФИО студента: Ломакина Ольга Михайловна

Руководитель: Сироткин Александр Владимирович

Кампус/факультет: Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента

Программа: Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе (Магистратура)

Год защиты: 2018

В данной работе были исследованы возможные способы генерации коротких текстов с заданными характеристиками с помощью LSTM рекуррентных нейронных сетей. Модель была обучена на корпусе твитов на русском языке. В качестве характеристик, задаваемых при генерации текста, были использованы сентимент и хештеги твитов. В результате была получена модель, способная с достаточной точностью генерировать осмысленные тексты, удовлетворяющие заданным условиям и поставленным целям.

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