Автоматическое выявление "смысловых элементов" текстов, влияющих на их целевую характеристику

Автор: Джемадинов Эскендер Рустемович, студент 2 курса магистратуры группы ИАУП 17–1 НИУ ВШЭ г. Пермь. Тема магистерской диссертации – автоматическое выявление «смысловых элементов» тестов, влияющих на их целевую характеристику. В данной работе предлагается подход к выявления таких элементов в текстах программным путём с последующим построением на их основе прогностических моделей машинного обучения. Для анализа были взяты данные с соревнования Google по выявлению токсичности комментариев и построены модели машинного обучения. В работе показывается, что Текущее исследование включает в себя 2 главы: 1. Теоретические аспекты изучаемой темы, описание основных моделях представления текстового контента и краткие теоретические сведения о используемых моделях машинного обучения. 2. Описание предлагаемой методологии и практическая реализация моделей машинного обучения на примере реальных данных, комментариев социальной сети с оценкой их точности работы. Количество страниц – 42, количество изображений – 14, количество таблиц – 3.