| Studiju veids |
maģistra profesionālās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģijas projektu vadība |
| Nosaukums |
Pielāgota valodas modeļa izveide projekta uzsaukumu identificēšanai un verificēšanai |
| Nosaukums angļu valodā |
The Development of an Adapted Language Model for the Identification and Verification of Project Calls |
| Struktūrvienība |
12100 Informācijas tehnoloģijas institūts |
| Darba vadītājs |
Jānis Grabis |
| Recenzents |
Inese Poļaka |
| Anotācija |
Mūsdienu savstarpēji savienotajā pasaulē tiek ģenerēts liels teksta datu apjoms. Šie teksta dati ietver lietu aprakstus, piemēram, cilvēki raksta atsauksmes par produktiem, dalās ar savām domām dažādās platformās, piemēram, “Facebook” un “X”. Dabiskās valodas apstrāde ir mašīnmācīšanās un citu skaitļošanas metožu pielietojums, lai saprastu un attēlotu tekstu. Maģistra darba izvirzīto mērķu sasniegšanai tika izvirzīti uzdevumi: izvēlēties lietošanas gadījumu, kuram ir raksturīga nepieciešamība pāriet no daļēji strukturētas informācijas dabiskā tekstā, veikt literatūras apskatu par izmantojamiem dabiskās valodas optimizētiem modeļiem, izstrādāt metodi, kas nodrošinātu pāreju no daļēji strukturētas informācijas uz dabisku tekstu, kas pēc tam tiktu klasificēts pēc attiecīga projekta uzsaukuma, implementēt izstrādāto metodi un eksperimentāli novērtēt izstrādāto sistēmu. Maģistra darba veiktā dabiskās valodas apstrādes risinājuma ieviešanā tika izveidota sistēma, kas spēj apstrādāt lietotāja izveidotu mērķa modeli, pārveidot mērķus dabiskā tekstā izmantojot optimizētu dabiskās valodas modeli, izveidoto tekstu klasificēt pēc attiecīgā projektu uzsaukuma, kur izvēle ir balstīta uz atslēgvārdiem, projektu uzsaukuma mērķa un vēsturiski pieņemtajām projektu anotācijām.
Darba apjoms - 107. lpp., 24 tabulas un 25 attēli. |
| Atslēgas vārdi |
Optimizētie valodas modeļi, OVM, BERT, T5 |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Optimized Language Models, OLM, BERT, T5 |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2024 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
08.01.2024 19:11:27 |
