title: Neural networks for coordination analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Малых Валентин Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Malyh Valentin Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пределина Анастасия Игоревна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Predelina Anastasia Igorevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Авдюшенко Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Avdusenko Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:02:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:02:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 076423
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42120
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена решению задачи выделения сочинительных связей в предложениях на английском языке нейросетевыми методами. Решение этой задачи позволяет устанавливать потенциально ценные связи и отношения между определёнными частями предложения; в том числе поэтому выделение сочинительных связей — важный инструмент предобработки текстов. В настоящей работе апробирован ряд способов решения задачи в рамках подхода «одностадийных предсказаний» (one-stage detectors). Полученный в работе результат сопоставим по качеству и более, чем в 3 раза превосходит по производительности современные методы выделения сочинительных связей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The thesis paper is dedicated to the development of a novel method for Coordination Analysis (CA) in English using the neural (deep learning) methods. An efficient solution for the task allows for the identification of potentially valuable links and relationships between specific parts of a sentence, making the extraction of coordinate structures an important text preprocessing tool. In this study, a number of ideas for approaching the task within the framework of 'one-stage detectors' were tested. The achieved results are comparable in quality to the current most advanced CA methods while allowing to process more than 3x more sentences within a unit of time.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: выделение сочинительных связей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейросетевые модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing (NLP)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: coordination analysis (CA)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning (ML)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural networks for coordination analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевые методы выделения сочинительных связей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st076423.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42120/2/st076423.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,68 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyvy_naucnogo_rukovoditela_Predelina_podpisannyj.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42120/3/reviewSV_Otzyvy_naucnogo_rukovoditela_Predelina_podpisannyj.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 104,61 kB
resources.filename: reviewSV_st076423_Predelina_Anastasia_Igorevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42120/4/reviewSV_st076423_Predelina_Anastasia_Igorevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 7,85 kB