DSpace Repository

Cercetarea și analiza impactului contentului asupra rezultatelor generării de text

Show simple item record

dc.contributor.advisor SCOROHODOVA, Tatiana
dc.contributor.advisor COJOCARU, Svetlana
dc.contributor.author PRISEAJNIUC, Serghei
dc.date.accessioned 2024-02-28T13:38:52Z
dc.date.available 2024-02-28T13:38:52Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.citation PRISEAJNIUC, Serghei. Cercetarea și analiza impactului contentului asupra rezultatelor generării de text: tz. de master: Programul de studiu: Tehnologia Informației. Cond. şt. SCOROHODOVA Tatiana, 2024. en_US
dc.identifier.uri http://repository.utm.md/handle/5014/26588
dc.description Fişierul ataşat conţine: Cодержание, Rezumat, Abstract, Cuprins, Introducere, Bibliografie. en_US
dc.description.abstract Данная работа предпринимает глубокое исследование и тщательный анализ сложного взаимодействия между характеристиками контента и результатами генерации текста с использованием передовой языковой модели GPT. В быстро развивающемся мире обработки естественного языка и машинного обучения понимание тонких нюансов воздействия различных типов входного контента на генерируемый текст имеет первостепенное значение. В рамках исследования используется передовая модель GPT (Generative Pre-trained Transformer), проводится анализ многофакторной связи между разнообразными входными данными и текстовыми результатами, которые они порождают. Методология исследования включает систематическое исследование и классификацию различных типов контента, от структурированного и технического до неформального и творческого. Используя разнообразный набор входных данных, исследование нацелено на раскрытие различной степени влияния различных характеристик контента на способности модели GPT к генерации текста. Конечная цель заключается в предоставлении всесторонних инсайтов в основные механизмы, определяющие адаптивность и реагирование языковых моделей на различные контексты контента. en_US
dc.description.abstract Această lucrare întreprinde o explorare profundă și o analiză riguroasă a interacțiunii intricate dintre caracteristicile conținutului și rezultatele generării de text utilizând avansatul model lingvistic GPT. În peisajul în continuă evoluție al prelucrării limbajului natural și învățării automate, înțelegerea nuanțelor subtile ale impactului diferitelor tipuri de conținut de intrare asupra textului generat are o importanță primordială. Studiul utilizează modelul Generative Pre-trained Transformer (GPT), efectuând o analiză multifactorială a datelor diverse de intrare și a rezultatelor textuale pe care le generează. Metodologia de cercetare include examinarea sistematică și clasificarea diferitelor tipuri de conținut, de la structurat și tehnic la informal și creativ. Prin utilizarea unui set diversificat de date de intrare, studiul își propune să dezvăluie gradele variabile de influență pe care diferitele caracteristici ale conținutului le exercită asupra capacităților modelului GPT în generarea de texte. Scopul final este de a oferi perspective cuprinzătoare asupra mecanismelor subiacente care guvernează adaptabilitatea și receptivitatea modelelor lingvistice la diferite contexte de conținut. en_US
dc.description.abstract This work on the topic undertakes a deep exploration and thorough analysis of the intricate interplay between content characteristics and the outcomes of text generation using the advanced GPT language model. In the rapidly evolving landscape of natural language processing and machine learning, understanding the subtle nuances of the impact of various types of input content on the generated text is of paramount importance. The study utilizes the state-of-the-art Generative Pre-trained Transformer (GPT) model, conducting a multifactorial analysis of the diverse input data and the textual results they yield. The research methodology includes a systematic examination and classification of different types of content, ranging from structured and technical to informal and creative. By employing a diverse set of input data, the study aims to uncover the varying degrees of influence that different content characteristics exert on the GPT model's text generation capabilities. The goal is to provide comprehensive insights into the underlying mechanisms that govern the adaptability and responsiveness of language models to different content contexts. en_US
dc.language.iso ru en_US
dc.publisher Universitatea Tehnică a Moldovei en_US
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.subject языковая модель GPT en_US
dc.subject контент en_US
dc.subject генерация текста en_US
dc.subject generare de text en_US
dc.subject model lingvistic GPT en_US
dc.subject limbaj natural en_US
dc.subject GPT language model en_US
dc.subject text generation en_US
dc.subject natural language en_US
dc.title Cercetarea și analiza impactului contentului asupra rezultatelor generării de text en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account