Сравнительное исследование моделей машинного обучения для морфологического анализа словоформ

ФИО студента: Липинский Сергей -

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Науки о данных (Магистратура)

Год защиты: 2019

Настоящая задача посвящена применению моделей машинного обучения в задаче морфемного анализа слов русского языка. Морфемный анализ в данной работе подразумевает разбиение слов на морфы с определением типа морфа. В работе произведён обзор существующих моделей морфемного анализа слов. В ходе работы был произведён ряд экспериментов с существующей моделью морфемного анализа на основе свёрточных нейронных сетей с целью улучшения её эффективности. В частности, эксперименты заключались в модификации разметки букв в наборе данных из слов и изменении архитектуры нейронной сети. По результатам экспериментов было получено несколько вариантов моделей морфемного разбора, после чего был произведён сравнительный анализ их эффективности.

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