Formatting Bachelor’s Thesis Using Convolutional Neural Networks to Detect Formatting Errors

Graduate papers

Search graduate papers

Description of the graduate paper

Form of studies	Master
Title of the study programm	Business Informatics
Title in original language	Bakalaura darba formatēšana, izmantojot konvolūciju neironu tīklus formatēšanas kļūdu atklāšanai
Title in English	Formatting Bachelor’s Thesis Using Convolutional Neural Networks to Detect Formatting Errors
Department	Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor	Ilze Andersone
Reviewer	Atis Kapenieks
Abstract	Bakalaura darbu stingru formatēšanas vadlīniju ievērošanas nodrošināšana ir svarīgs, taču darbietilpīgs studentu un akadēmisko vērtētāju uzdevums. Šajā maģistra darbā tiek pētītas konvoluciju neironu tīklu (CNN) iespējas automatizēt formatēšanas kļūdu noteikšanu bakalaura darbos. Pētījums sākas ar visaptverošu akadēmisko publikāciju pārskatu, lai izprastu esošos risinājumus līdzīgām problēmām. Darba otrajā daļā tiek aprakstīti CNN mehānismi un lielie valodu modeļi (LLM), izskaidrojot, kā šie modeļi var atpazīt objektus attēlos. Šajā sadaļā īsumā tiek izskaidroto LLM un CNN arhitektūra un funkcionalitāte, izceļot to spēju mācīties un identificēt sarežģītus paternus. Eksperimentālajā fāzē tiek izmantots iepriekš apmācīts LLM modelis kurš iekļauj vairākus CNN modeļus. LLM modelim piekļūstot, izmantojot tā API, lai novērtētu tā efektivitāti dokumentu objektu atpazīšanā un saistīto formatēšanas kļūdu noteikšanā bakalaura darbos. Eksperimenti ietver modeļa testēšanu ar dažādiem dokumentu paraugiem, lai novērtētu tā precizitāti, nosakot pareizu un nepareizu formatējumu dokumentu objektiem, piemēram, virsrakstiem, apakš virsrakstiem, attēliem u.c. Rezultāti parāda modeļa potenciālu precīzi noteikt formatēšanas kļūdas, kas liecina, ka CNN var ievērojami vienkāršot formatēšanas validācijas procesu. Šis pētījums piedāvā daudzsološu principu akadēmisko dokumentu kvalitātes un konsekvences uzlabošanai. Informācija par darba apjomu - 75 lapas puses, 28 figūras, 9 tabulas, 26 atsauču avoti.
Keywords	KONVOLUCIONĀLIE NEIRONU TĪKLI, FORMATĒJUMA NOTEIKŠANA, BAKALAURA DARBA NOFORMĒŠANA, AKADĒMISKIE DOKUMENTI, AUTOMATIZĒTĀ VALIDĀCIJA, DZIĻĀ MĀCĪŠANĀS, LIELIE VALODU MODEĻI.
Keywords in English	CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS, FORMATTING DETECTION, BACHELOR’S THESIS FORMATTING, ACADEMIC DOCUMENTS, AUTOMATED VALIDATION, DEEP LEARNING, LARGE LANGUAGE MODELS.
Language	eng
Year	2025
Date and time of uploading	27.05.2025 13:32:48