Грибков Егор Игоревич Нейросетевые модели на основе системы переходов для извлечения структурированной информации о продуктах из текстов пользователей

brief description

Грибков Егор Игоревич Нейросетевые модели на основе системы переходов для извлечения структурированной информации о продуктах из текстов пользователей
ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
кандидат наук Грибков Егор Игоревич
Введение

Глава 1. Методы машинного обучения в задачах

информационной поддержки процессов эксплуатации и сопровождения продуктов

1.1 Особенности текстов пользователей о продуктах на этапах эксплуатации и сопровождения

1.2 Методы анализа мнений пользователей на естественном языке

1.3 Нейросетевые модели для анализа текста на естественном языке

1.4 Применение нейронных сетей в задачах анализа мнений

1.5 Модели на основе системы переходов в задачах обработки естественного языка

Глава 2. Нейросетевые модели на основе системы переходов для извлечения структурированной информации о продуктах из текстов пользователей

2.1 Нейросетевая модель для извлечения составных объектов и

их атрибутов из текстов на естественном языке

2.2 Нейросетевая модель для извлечения и анализа пользовательских мнений из текстов отзывов о потребительских свойствах товаров

2.3 Нейросетевая модель для обработки запросов пользователей на этапе эксплуатации программного продукта

Глава 3. Практическая апробация и внедрение моделей,

алгоритмов и программного обеспечения

3.1 Анализ существующих программных продуктов для обработки естественного языка

3.2 Апробация нейросетевой модели на основе системы переходов в задаче извлечения и анализа тональности пользовательских мнений о потребительских свойствах товаров

Стр.

3.3 Апробация нейросетевой модели на основе системы переходов в задаче обработки запросов пользователей на этапе эксплуатации

и сопровождения программного продукта

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Список рисунков

Список таблиц