Разработка информационной системы проверки правильности использования падежей русского языка на основе нейронных сетей

1.

Казанский национальный исследовательский технологический университет
Кафедра информатики и прикладной математики
Выпускная квалификационная работа
Разработка информационной системы проверки
правильности использования падежей русского языка
на основе нейронных сетей
Выполнил: студент гр. 7201-12
Салимзянова Г.А.
Руководитель: доцент, к. техн. н.
Климова А.С.
Казань 2024

2.

А
A
Актуальность темы
Сложность падежной системы русского языка
Недостатки существующих решений
Потенциал нейронных сетей
Применение в различных сферах
Поддержка пользователей с различным уровнем
грамотности

3.

Ц
Цель и задачи
Разработка информационной системы проверки правильности использования
падежей русского языка на основе нейронных сетей
Обзор существующих методов проверки грамматики на русском языке
Разработка нейронной сети для проверки правильности падежей
Обучение модели
Создание прототипа информационной системы
Тестирование и оценка системы

4.

С
Средства разработки
Python –
интерпретируемый язык
программирования
PyCharm — кроссплатформенная
интегрированная среда разработки
для языка программирования Python

5.

С
Структура программы
Приложение для определения падежей:
• Окно приветствия: содержится описание приложения и пошаговая инструкция
по выполнению работ.
• Окно редактирования данных: дает пользователю возможность настроить
параметры нейронной сети для обучения
• Окно обучение нейронной сети на основе предоставленных данных:
• Окно проверки нейронной сети: дает пользователю возможность ввода данных,
для которых требуется определить падеж.
• Окно отслеживания прогресса обучения: позволяет анализировать ход
обучения нейронной сети

6.

Ф
Функционал системы
1. Определение падежей:
- Система позволяет пользователю ввести слово на русском языке и определить его падеж с помощью
нейронной сети.
2. Настройка параметров нейронной сети:
- Пользователь может настраивать параметры нейронной сети, такие как количество скрытых нейронов,
количество скрытых слоев и функцию активации.
3. Обучение нейронной сети:
- Предоставляется возможность обучения нейронной сети на предоставленных обучающих данных для
улучшения ее точности в определении падежей.
4. Проверка корректности данных:
- Система автоматически проверяет корректность данных при запуске, предупреждая пользователя о
некорректных значениях

7.

Интерфейс
ОКНО ПРИВЕТСТВИЯ
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ОКНА

8.

ОКНО НАСТРОЙКИ ПАРАМЕТРОВ
ОКНО ОБУЧЕНИЯ

9.

ОКНО ПРОВЕРКИ ОБУЧЕНИЯ
ОКНО СТАТИСТИКИ ОБУЧЕНИЕ

10.

А
Акт о внедрении
скан

11.

Полученные результаты
П
Были проанализированы существующие методы и подходы к автоматической проверке падежей на
русском языке и разработана система проверки правильности использования падежей русского языка на основе
нейронных сетей.
Выполнены все поставленные задачи.
Система успешно определяет падежи русских слов с высокой точностью, обучаясь на предоставленных
обучающих данных. Пользователи могут легко настраивать параметры нейронной сети и отслеживать ее
прогресс обучения через интерфейс системы. Анализ статистики позволяет оценить эффективность работы
модели и вносить необходимые коррективы для улучшения результатов.