ВКР: Разработка информационно-аналитической системы прогнозирования возможных окончаний фразы на основе нейросетевых методов обработки

В современном мире обработка и анализ текстовой информации играет важную роль в различных областях, таких как машинный перевод, автоматическое завершение текста, чат-боты и другие. Разработка информационно-аналитической системы, способной прогнозировать возможные окончания фразы на основе нейросетевых методов обработки текстов, представляет собой актуальную задачу, направленную на повышение эффективности и удобства взаимодействия человека с компьютером. Актуальность данной темы обусловлена необходимостью создания интеллектуальных систем, способных понимать и генерировать текст на уровне, близком к человеческому.

Больше тем ВКР по этой специальности вы найдете здесь: Темы ВКР МИРЭА по специальности 10.05.04 Информационно-аналитические системы безопасности.

Целью данной работы является разработка информационно-аналитической системы прогнозирования возможных окончаний фразы на основе нейросетевых методов обработки текстов. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Изучение существующих нейросетевых моделей для обработки текстов.
• Разработка архитектуры нейронной сети для прогнозирования окончаний фраз.
• Сбор и подготовка обучающего корпуса текстов.
• Обучение нейронной сети на подготовленном корпусе.
• Реализация информационно-аналитической системы.
• Тестирование и оценка эффективности разработанной системы.

Объектом исследования является процесс прогнозирования возможных окончаний фразы. Предметом исследования является информационно-аналитическая система прогнозирования возможных окончаний фразы на основе нейросетевых методов обработки текстов.

Примерный план работы может выглядеть следующим образом:

1. Введение
2. Обзор нейросетевых моделей для обработки текстов
3. Разработка архитектуры нейронной сети
4. Сбор и подготовка обучающего корпуса
5. Обучение нейронной сети
6. Реализация информационно-аналитической системы
7. Тестирование и оценка эффективности
8. Заключение
9. Список литературы

Ожидаемые результаты включают разработанную информационно-аналитическую систему прогнозирования возможных окончаний фразы на основе нейросетевых методов обработки текстов, а также результаты тестирования и оценки ее эффективности. Практическая значимость заключается в возможности использования разработанной системы для улучшения автоматического завершения текста, машинного перевода, чат-ботов и других приложений, требующих понимания и генерации текста.

Типичные ошибки, которые допускают студенты при написании ВКР, включают:

• Недостаточное изучение существующих нейросетевых моделей для обработки текстов.
• Некорректная разработка архитектуры нейронной сети.
• Неудачная подготовка обучающего корпуса текстов.
• Сложности при обучении нейронной сети.
• Отсутствие тестирования и оценки эффективности системы.

Введение: Актуальность темы разработки информационно-аналитической системы прогнозирования возможных окончаний фразы на основе нейросетевых методов обработки текстов обусловлена необходимостью создания интеллектуальных систем, способных понимать и генерировать текст на уровне, близком к человеческому. Данная работа посвящена разработке такой системы.

Объектом исследования является процесс прогнозирования возможных окончаний фразы. Предметом исследования является информационно-аналитическая система прогнозирования возможных окончаний фразы. Целью работы является разработка информационно-аналитической системы. Для достижения цели поставлены следующие задачи: изучение нейросетевых моделей, разработка архитектуры нейронной сети, сбор и подготовка обучающего корпуса, обучение нейронной сети, реализация системы, тестирование и оценка эффективности.

В заключение следует отметить, что в данной работе была разработана информационно-аналитическая система прогнозирования возможных окончаний фразы на основе нейросетевых методов обработки текстов. Результаты тестирования показали, что разработанная система способна достаточно точно прогнозировать возможные окончания фраз. Полученные результаты могут быть использованы для улучшения автоматического завершения текста и других приложений, требующих понимания и генерации текста.

Проведенные исследования подтвердили актуальность выбранной темы и необходимость разработки эффективных средств для обработки и анализа текстовой информации с использованием нейросетевых методов.

Требования к списку источников по ГОСТ 7.0.5-2008 включают указание всех необходимых данных об источнике, таких как автор, название, издательство, год издания и т.д. Вот примеры оформления:

1. Иванов, И.И. Нейронные сети для обработки текстов / И.И. Иванов. - Москва: ДМК Пресс, 2020.
2. Сидоров, А.П. Методы прогнозирования окончаний фраз // Информационные технологии. - 2022. - № 5. - С. 20-25.

1. Анализ методички вашего вуза и специфических требований
2. Подбор актуальных источников (после 2020 г.)
3. Написание с учетом специфики вашей темы
4. Проверка в системе "Антиплагиат.ВУЗ"
5. Подготовка презентации и доклада к защите