Главная страница » Конкурсные работы участников » Технические науки » Выпускная квалификационная работа “Применение рекуррентных нейронных сетей для цели автоматизации стенографирования законотворческого процесса”

Выпускная квалификационная работа “Применение рекуррентных нейронных сетей для цели автоматизации стенографирования законотворческого процесса”

Автор (ы)

Неустроев Николай Арианович

Аффилиация

Северо-Восточный федеральный университет имени М.К.Аммосова,

Научный руководитель

Иванова Мария Анатольевна

Аннотация

Актуальность: Большой объем текста, подлежащего стенографированию, определяет задачу частичной автоматизации набора текста.
Частичная автоматизация набора текста может применяться в целях стенографирования любых мероприятий, связанных с законодательной деятельностью Государственной Думы.

Цель: разработать модель предсказания следующего символа в тексте, позволяющую автоматизировать набор текста.

Задачи:

  1. изучить литературу;
  2. изучить применяемые для решения аналогичных задач методы;
  3. найти и получить доступ к источнику данных;
  4. выбрать наиболее подходящие методы;
  5. разработать и воплотить в программном коде выбранные методы;
  6. экспериментальным путём выбрать оптимальный метод.

Объектом исследования в настоящей работе являются рекуррентные нейронные сети.

Предметом исследования в настоящей работе является предсказание следующего элемента в последовательности с помощью рекуррентных нейронных сетей.

Основные результаты:

  1. В рамках исследования были построены нейросетевые модели долгой краткосрочной памяти и управляемых рекуррентных блоков, решающие задачу предсказывания (классификации) следующего элемента текстовой последовательности — печатного знака. Достигнутое минимальное значение функции потерь — функции перекрёстной энтропии — 0,3803 за 50 эпох.
  2. Кроме того, модели научились составлять слова и словосочетания, не ставить знаки препинания в середине слов, придерживаться официально-делового стиля речи.

Содержание работы

Автор предпочел не показывать работу на сайте

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Конкурс, в котором автор работы принял участие:

V Международный конкурс инициативных научно-исследовательских проектов “ВЫСОКИЕ ЦЕЛИ”, 2022/2023

Отрасль наук

Технические науки

Форма представления работы

Выпускная квалификационная работа

Дата публикации работы: 07.12.2022

Смотреть похожие работы

Выпускная квалификационная работа “Разработка и исследование компьютерных моделей физических нелинейных явлений в музыкальной акустике”

Власов Аркадий Владиславович
Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения
Актуальность: акустика как наука изучает проблемы, связанные с возникновением, передачей и восприятием звуков. Одним из направлений акустики является музыкальная акустика, которая занимается созданием музыкальных звуков, их передачей и восприятием. Цель...

Выпускная квалификационная работа “Разработка нейронной сети на Java для задачи распознавания образа”

Васильев Дамир Александрович
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова
Нейронные сети — это математические модели, которые используются для анализа сложных данных и решения задач, требующих обучения и адаптации. Они состоят из нескольких слоев нейронов, которые обрабатывают входные данные и...

Выпускная квалификационная работа “Применение нейронных сетей для распознавания рукописных букв”

Кычкин Артемий Алексеевич
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова, г. Якутск
На сегодняшний день в мире активно развивается такая область искусственного интеллекта, как нейронные сети. Актуальность разработок в области нейронных сетей обуславливается их широкими возможностями применения в самых различных сферах. Сейчас...

Выпускная квалификационная работа “Разработка программы дополнительного профессионального образования и электронного курса в LMS Moodle по профилю кафедры”

Мосунова Татьяна Николаевна
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
В современных условиях рынок труда обновляется очень быстро, исчезают старые и появляются новые профессии, сменяются приоритетные направления подготовки специалистов. Этот факт приводит к осознанию потребности не только в получении качественного...