Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140520
Title: Оценка динамичности и энергичности текста в художественных произведениях (ЭКСМО) : магистерская диссертация
Other Titles: Assessment of Text Dynamism and Energy in Literary Works (EKSMO)
Authors: Максимов, С. В.
Maksimov, S. V.
metadata.dc.contributor.advisor: Сорокин, А. К.
Sorokin, A. K.
Issue Date: 2024
Publisher: б. и.
Citation: Максимов, С. В. Оценка динамичности и энергичности текста в художественных произведениях (ЭКСМО) : магистерская диссертация / С. В. Максимов ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2024. — 60 с. — Библиогр.: с. 56-60 (34 назв.).
Abstract: Исследование продемонстрировало, что методы машинного обучения могут успешно применяться для качественного анализа литературных произведений. Полученные данные свидетельствуют о высокой точности и надежности предложенных подходов. Это открывает широкие возможности для дальнейшего развития и применения данных технологий в филологических исследованиях и литературной критике.
The research demonstrated that machine learning methods can be successfully applied for qualitative analysis of literary works. The obtained data indicate high precision and reliability of the proposed approaches. This paves the way for further development and application of these technologies in philological studies and literary criticism.
Keywords: MASTER'S THESIS
MACHINE LEARNING
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
TEXT ANALYSIS
CLASSIFICATION
FEATURE ENGINEERING
NEURAL NETWORKS
HYPERPARAMETER TUNING
MACHINE LEARNING METRICS
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА
АНАЛИЗ ТЕКСТА
КЛАССИФИКАЦИЯ
СОЗДАНИЕ ПРИЗНАКОВ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПОДБОР ГИПЕРПАРАМЕТРОВ
МЕТРИКИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140520
Access: Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии
License text: http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
m_th_s.v.maksimov_2024.pdf1,78 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.