Оценка динамичности и энергичности текста в художественных произведениях
Аннотация
Выпускная квалификационная работа магистра 60 с., 11 рис., 7 табл., 34 источн., 0 прил.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА, АНАЛИЗ ТЕКСТА, КЛАССИФИКАЦИЯ, СОЗДАНИЕ ПРИЗНАКОВ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ПОДБОР ГИПЕРПАРАМЕТРОВ, МЕТРИКИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Объект исследования – процессы динамичности и энергичности в художественных произведениях, измерение изменчивости событий и эмоциональной насыщенности на протяжении книг.
Цель работы – разработка методики оценки динамичности и энергичности художественных произведений и их классификация на основе методик для улучшения понимания влияния динамичности на свойства произведения, заключение о возможности получения объективной оценки.
Методы исследования: генерация идей, сравнение, анализ и синтез, предобработка данных, количественный анализ данных (частотный анализ, статистический анализ, модели машинного обучения для классификации и прогнозирования.
Результат работы: получены выводы по характеристикам книг, алгоритмам их получения, обработаны, протестированы и выбраны подходящие модели классификации.
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА, АНАЛИЗ ТЕКСТА, КЛАССИФИКАЦИЯ, СОЗДАНИЕ ПРИЗНАКОВ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ПОДБОР ГИПЕРПАРАМЕТРОВ, МЕТРИКИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Объект исследования – процессы динамичности и энергичности в художественных произведениях, измерение изменчивости событий и эмоциональной насыщенности на протяжении книг.
Цель работы – разработка методики оценки динамичности и энергичности художественных произведений и их классификация на основе методик для улучшения понимания влияния динамичности на свойства произведения, заключение о возможности получения объективной оценки.
Методы исследования: генерация идей, сравнение, анализ и синтез, предобработка данных, количественный анализ данных (частотный анализ, статистический анализ, модели машинного обучения для классификации и прогнозирования.
Результат работы: получены выводы по характеристикам книг, алгоритмам их получения, обработаны, протестированы и выбраны подходящие модели классификации.