Курсовая работа на тему: Обработка естественного языка нейронными сетями (отчет)

План работы:

Введение 3
Глава 1. Обработка естественного языка 4
Глава 2. Методы машинного обучения для классификации текстов 5
2.1. Предварительная обработка текста 5
2.2. Векторизация текста 5
2.2.1. One-hot encoding 5
2.2.2. Counts(счётчики) 6
2.2.3. Bag of Words 7
2.3. Выбор алгоритма для классификации 8
2.3.1. NBC (Naïve Bayes Classifier) 8
2.3.2. Логистическая регрессия 9
Глава 3. TF-IDF 13
Глава 4. Модель Word2Vec 14
4.1. Continuous Bag of Words (CBOW) 14
4.2. Skip-gram 15
Глава 5. Нейронные сети 17
5.1. Функции активации 18
5.2. Функции ошибок 19
5.3. Как работает нейронная сеть 20
5.4. Обучение нейронных сетей 20
5.4.1. Прямое распространение ошибки 21
5.4.2. Обратное распространение ошибки 22
Глава 6. Сверточные нейронные сети 24
6.1. Архитектура свёрточных нейронных сетей 24
6.2. Модели использования сверточной нейронной сети для классификации тестов 27
6.2.1. Посимвольный подход 27
6.2.2. Подход c использованием кодирования слов 28
Глава 7. Программная реализация 29
7.3. Постановка задачи 29
7.2. Выбор платформы и языка программирования 29
7.3. Результаты работы 32
Заключение 33
Список литературы 34