IRChNUT
Електронний архів Національного університету "Чернігівська політехніка"
Розробка методу автоматизованої генерації та перевірки тексту
ISSN 2415-363X
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Показати скорочений опис матеріалу
| dc.contributor.author | Девон, А. В.
|
|
| dc.date.accessioned | 2023-01-25T10:06:12Z | |
| dc.date.available | 2023-01-25T10:06:12Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.stu.cn.ua/123456789/26705 | |
| dc.description | Девон, А. В. Розробка методу автоматизованої генерації та перевірки тексту : випускна кваліфікаційна робота : 123 "Комп’ютерна інженерія" / А. В. Девон ; керівник роботи Є. В. Риндич ; НУ "Чернігівська політехніка", Кафедра інформаційних та комп’ютерних систем. – Чернігів, 2022. – 87 с. | uk_UA |
| dc.description.abstract | Об’єкт дослідження – процес генерації та перевірки текстових даних за допомогою машинного навчання. Метою магістерської кваліфікаційної роботи є аналіз існуючих рішень для автоматизації побудови тексту за допомогою машинного навчання та розробка гібридної моделі, яка дозволить автоматично перевіряти сгенеровані текстові дані з використанням алгоритмів OpenAI GTP-3 та Vale. Практичне значення одержаних результатів полягає в розробці програмної системи для автоматизованої генерації та перевірки текстових даних, яка може використовуватися для створення вмісту довгих форм для організацій та автоматизації користувацьких звітів. Можливе подальше вдосконалення системи шляхом додавання додаткових можливостей для генерації та валідації текстів. Робота має практичну цінність. Розрахунок економічної ефективності не проводився. Технології, які були використані: Python, FastAPI, JavaScript, PyCharm | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.publisher | Чернігів : НУ "Чернігівська політехніка" | uk_UA |
| dc.subject | Python | uk_UA |
| dc.subject | FastAPI | uk_UA |
| dc.subject | JavaScript | uk_UA |
| dc.subject | PyCharm | uk_UA |
| dc.title | Розробка методу автоматизованої генерації та перевірки тексту | uk_UA |
| dc.type | Thesis | uk_UA |
| dc.description.abstractalt1 | The object of research is the process of generating and verifying textual data using machine learning. The goal of the master's qualification work is to analyze existing solutions for automating text construction using machine learning and to develop a hybrid model that will allow automatic verification of generated text data using OpenAI GTP-3 and Vale algorithms. The practical significance of the obtained results lies in the development of a software system for the automated generation and validation of textual data that can be used to create long-form content for organizations and automate custom reports. It is possible to further improve the system by adding additional options for text generation and validation. The work has practical value. The calculation of economic efficiency was not carried out. Technologies used: Python, FastAPI, JavaScript, PyCharm | uk_UA |
