| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Dabiskās valodas apstrādes algoritmu salīdzinošā analīze eseju vērtēšanai |
| Nosaukums angļu valodā |
Comparative Analysis of NLP Algorithms for Essay Evaluation |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Egons Lavendelis |
| Recenzents |
Svetlana Jurenoka |
| Anotācija |
Mūsdienās datoru atbalsts dažādu veidu darbu vērtēšanā ir kļuvis par ikdienu. Piemēram, eseju vērtēšana aizņem daudz laika; tāpēc datoru vērtēšana ir piedzīvojusi milzīgu pieaugumu dažādās izglītības iestādēs. Tomēr ir daudz dažādu risinājumu, tāpēc dažreiz var būt ļoti grūti izvēlēties vispiemērotāko.
Šis bakalaura darbs risina šo jautājumu, rūpīgi salīdzinot vairākus NLP algoritmus un sniedzot metodoloģiskas vadlīnijas vispiemērotākā algoritma izvēlei dažādiem lietošanas gadījumiem.
Šajā pētījumā autors apraksta un analizē datorizētas eseju vērtēšanas pamatus; salīdzina naivās Bajesa metodes, loģistisko regresiju, nejaušo mežu un BiLSTM, kas tiek izmantoti eseju vērtēšanā; izstrādā matemātisku modeli, kas balstīts uz normalizāciju un svēršanu; sniedz papildu vadlīnijas labākā algoritma izvēlei, pamatojoties uz šo modeli, piemērojot to pāris scenārijiem ar atšķirīgām prasībām.
Darbs sastāv no 56 lappusēm, 5 tabulām, 26 attēliem, 1 pielikuma un 31 atsauču avotiem. |
| Atslēgas vārdi |
dabiskās valodas apstrāde (NLP), mašīnmācīšanās, eseju vērtēšana, vadlīnijas. |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Natural Language Processing (NLP), Machine Learning, Essay Evaluation, Guidelines. |
| Valoda |
eng |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
27.05.2025 22:04:28 |
