Участник:Dilya

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(обновление)
(Осень 2017, 1-й семестр: переработка, дополнение, уточнение)
 
(1 промежуточная версия не показана)
Строка 11: Строка 11:
== Отчеты о научно-исследовательской работе ==
== Отчеты о научно-исследовательской работе ==
 +
 +
=== Весна 2018, 2-й семестр===
 +
'''Нейросетевые методы для анализа естественного языка'''
 +
 +
''1. Построены модели классификации коротких текстов для конкурса «Toxic Comment Classification Challenge» на kaggle.com. Модели встроены в библиотеку DeepPavlov.
 +
 +
2. Построена модель эволюции нейронной сети для задачи классификации. Проводятся эксперименты на различных выборках. Подготовлен черновик статьи для публикации.
 +
 +
Баймурзина Д., доклад «Распознавание интентов с помощью нейросетей», конференция «Ломоносов-2018», г. Москва''
=== Осень 2017, 1-й семестр===
=== Осень 2017, 1-й семестр===
-
'''Нейросетевые методы для анализа естесственного языка'''
+
'''Нейросетевые методы для анализа естественного языка'''
''Построена модель классификации коротких текстов, применена к задачам классификации окорблений участников диалога, распознаванию намерений пользователя, дискриминации ответа диалоговой системы.
''Построена модель классификации коротких текстов, применена к задачам классификации окорблений участников диалога, распознаванию намерений пользователя, дискриминации ответа диалоговой системы.
-
Модели встроены в абстракции библиотеки ParlAI, модель распознавания намерений также представлена в абстракциях библиотеки DeepPavlov.
+
 
 +
Модели встроены в абстракции библиотеки ParlAI, модель распознавания намерений также представлена в абстракциях библиотеки DeepPavlov.
Составлены научные отчеты.''
Составлены научные отчеты.''

Текущая версия

Баймурзина Диляра Римовна

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "09.06.01 Информатика и вычислительная техника"

Mailto: dilyara.rimovna@gmail.com

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2018, 2-й семестр

Нейросетевые методы для анализа естественного языка

1. Построены модели классификации коротких текстов для конкурса «Toxic Comment Classification Challenge» на kaggle.com. Модели встроены в библиотеку DeepPavlov.

2. Построена модель эволюции нейронной сети для задачи классификации. Проводятся эксперименты на различных выборках. Подготовлен черновик статьи для публикации.

Баймурзина Д., доклад «Распознавание интентов с помощью нейросетей», конференция «Ломоносов-2018», г. Москва

Осень 2017, 1-й семестр

Нейросетевые методы для анализа естественного языка

Построена модель классификации коротких текстов, применена к задачам классификации окорблений участников диалога, распознаванию намерений пользователя, дискриминации ответа диалоговой системы.

Модели встроены в абстракции библиотеки ParlAI, модель распознавания намерений также представлена в абстракциях библиотеки DeepPavlov. Составлены научные отчеты.

Личные инструменты