Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140520
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorСорокин, А. К.ru
dc.contributor.advisorSorokin, A. K.en
dc.contributor.authorМаксимов, С. В.ru
dc.contributor.authorMaksimov, S. V.en
dc.date.accessioned2025-01-09T11:19:03Z-
dc.date.available2025-01-09T11:19:03Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationМаксимов, 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.).ru
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/140520-
dc.description.abstractИсследование 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.ru
dc.description.abstractThe 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.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherб. и.ru
dc.rightsПредоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензииru
dc.rights.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/31613en
dc.subjectMASTER'S THESISen
dc.subjectMACHINE LEARNINGen
dc.subjectNATURAL LANGUAGE PROCESSINGen
dc.subjectTEXT ANALYSISen
dc.subjectCLASSIFICATIONen
dc.subjectFEATURE ENGINEERINGen
dc.subjectNEURAL NETWORKSen
dc.subjectHYPERPARAMETER TUNINGen
dc.subjectMACHINE LEARNING METRICSen
dc.subjectМАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯru
dc.subjectМАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕru
dc.subjectОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКАru
dc.subjectАНАЛИЗ ТЕКСТАru
dc.subjectКЛАССИФИКАЦИЯru
dc.subjectСОЗДАНИЕ ПРИЗНАКОВru
dc.subjectНЕЙРОННЫЕ СЕТИru
dc.subjectПОДБОР ГИПЕРПАРАМЕТРОВru
dc.subjectМЕТРИКИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯru
dc.titleОценка динамичности и энергичности текста в художественных произведениях (ЭКСМО) : магистерская диссертацияru
dc.title.alternativeAssessment of Text Dynamism and Energy in Literary Works (EKSMO)en
dc.typeMaster's thesisen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen
dc.thesis.levelМагистрru
dc.contributor.departmentУрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФru
dc.thesis.speciality09.04.01 - Информатика и вычислительная техникаru
dc.contributor.subdepartmentКафедра информационных технологий и систем управленияru
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
m_th_s.v.maksimov_2024.pdf1,78 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.