title: Learning word embeddings from characters
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Николенко Сергей Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шенбин Илья Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Shenbin Ilya
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Добрынин Вдадимир Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Dobrynin Vladimir Iurevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:35:07Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:35:07Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 023764
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11712
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Распределённые представления слов - набор широко используемых техник обработки естественного языка. Важная проблема распределённых представлений слов - невозможность работы со словами, которые отсутствовали в обучающей выборке. В этой магистерской диссертации предложена character-level нейронная сеть, которая может обучаться на распределённых представлениях и обобщать из на произвольные слова. Модель была протестирована на русскоязычных и медицинских текстах, а так же применена к задаче распознавания именованных сущностей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Word embeddings are a set of widely used techniques in natural language processing. An important problem with word embeddings is inability to handle out-of-vocabulary words. In this master thesis a character-level neural network is proposed that able to learn on pretrained embeddings and expand it to arbitrary words. This model is tested on both russian language and medical dataset and applied to named entity recognition task.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распределённые представления слов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word embeddings
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Learning word embeddings from characters
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Обучение распределенных представлений слов на основе символов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11712/1/diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,29 MB
resources.filename: reviewSV_stt02044_Nikolenko_Sergej_Igorevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11712/3/reviewSV_stt02044_Nikolenko_Sergej_Igorevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,81 kB
resources.filename: reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11712/4/reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 7,52 kB