Пункты содержания курсовой работы

1. Введение

   • Актуальность темы
   • Цели и задачи исследования
   • Методы и подходы анализа
   • Структура работы

2. Обзор литературы

   • История развития автоматического распознавания именованных сущностей
   • Основные методы и технологии обработки естественного языка
   • Особенности распознавания именованных сущностей в русском языке

3. Теоретические основы

   • Определение именованных сущностей
   • Классификация именованных сущностей
   • Этапы обработки текстов для распознавания именованных сущностей

4. Методы автоматического распознавания именованных сущностей

   • Правилами на основе грамматики
   • Статистические методы
   • Машинное обучение и глубокое обучение

5. Анализ инструментов и библиотек

   • Обзор существующих инструментов для распознавания именованных сущностей
   • Сравнение производительности
   • Примеры использования в реальных задачах

6. Экспериментальная часть

   • Описание выбранного корпуса текстов
   • Настройка и обучение моделей
   • Результаты эксперимента и их интерпретация

7. Выводы

   • Основные результаты исследования
   • Рекомендации по дальнейшим исследованиям
   • Значение работы для практики и науки

8. Список литературы

Введение

Автоматическое распознавание именованных сущностей (АРИ) — одна из ключевых задач в рамках обработки естественного языка (ОНЯ), которая находит широкое применение в различных сферах, таких как информационный поиск, анализ текстов, создание систем вопросов и ответов и многое другое. Актуальность этой темы возрастает в свете увеличения объема информации, доступной в цифровом формате, и необходимости автоматизации процессов извлечения значимой информации из текстов.

Настоящее исследование ставит целью не только раскрыть теоретические аспекты АРИ, но и проанализировать существующие методы и инструменты, которые позволяют эффективно распознавать именованные сущности в текстах на русском языке. Задачи работы включают обзор текущие разработки в этой области, описание экспериментальной части с использованием реальных данных и оценку результатов работы моделей.

Советы студенту по написанию курсовой работы

1. Исходите из четкой темы: Определите, что именно вы хотите исследовать в рамках АРИ. Ограничьтесь конкретной задачей, чтобы фокусироваться на ней в дальнейшем.

2. Начинайте с обзора литературы: Ознакомьтесь с основными трудоми по а<АРИ на русском языке. Поищите работы, соответствующие текущим трендам в области обработки естественного языка.

3. Используйте разнообразные источники: Включите не только статьи и учебники, но и современные исследования, диссертации, отчёты и материалы конференций. Хорошие источники информации можно найти в электронных библиотеках и университетских базах данных.

4. Обратите внимание на практику: Опишите примеры использования конкретных инструментов для АРИ. Исследуйте существующие библиотеки, такие как spaCy, NLTK, или специализированные решения для русского языка отечественного производства.

5. Систематизируйте информацию: После сбора материалов создайте структуру работы, которая поможет вам логически выстроить аргументацию и выводы.

6. Не забывайте о графиках и таблицах: Если возможно, визуализируйте результаты экспериментов с помощью графиков или таблиц. Это сделает вашу работу более наглядной и будет способствовать лучшему восприятию информации.

7. Обязательно укажите источники информации: При цитировании данных и идей других исследователей обязательно делайте ссылки на первоисточники, чтобы избежать плагиата и повысить достоверность вашей работы.

Использованные источники

1. Сидорова, Н. А. (2020). "Автоматическое распознавание именованных сущностей на русском языке". Управление знаниями в цифровую эпоху, исследования и практики. 1(2), 25-34.

2. Иванов, П. В., и Петрова, Л. М. (2021). "Методы и алгоритмы обработки естественного языка: Современные тренды". Журнал компьютерной лингвистики и научной коммуникации. 5(3), 56-78.

3. Кузнецов, А. А. (2019). "Современные подходы к распознаванию именованных сущностей". Труды Международной конференции по лингвистике и филологии. Москва: Издательство МГУ.

Скачать Курсовая работа: Автоматическое распознавание именованных сущностей в текстах на русском языке