№ курса и Направле-ние

Тема (название темы, краткое описание и список рекомендуемой литературы)

ФИО студента,
№ группы

4 курс, ПМиИ

Создание базы данных иллюстраций, привязанных к значениям слово в словаре

 Антон Ермошкевич, 22403

5 курс, ПМиИ

Разработка мобильного приложения с компактным хранением большого объёма словоформ карельского языка

Арсений Марков, 22503

4 курс, ПМиИ

Извлечение данных с сайтов Викисловарей

Владлен Фролов, 22403

Илья Панфилов, 22403

 курс Системное и прикладное программное обеспечение

2, 4 курс Разработка информ.

2, 3, 4 курс ПМ

Тематика работ

Построение словаря оценочных слов на основе Русского Викисловаря.

Построение словаря оценочных слов на основе Английского Викисловаря

1. Обзор работ по анализу тональности текста.

2. Извлечение словарных помет из Викисловаря, в частности оценочных помет (например, груб. — грубое, сниж. — сниженное, торж. — торжественное).

3. Построение словаря для оценки тональности текстов.

4. Написание научной статьи по результатам работы.

Построение и анализ корпуса цитат Викисловарей.

Автоматическая оценка качества (степени проработанности) словарной статьи.

См. список задач на странице
https://ru.wiktionary.org/wiki/User:AKA_MBG/projects

№ курса и Направление

Тема (название темы, краткое описание и список рекомендуемой литературы)

ФИО студента, № группы

3 курс, Программная инженерия

Тема: Графовые нейронные сети

Краткое описание: Графовые нейронные сети - это способ применения классических моделей нейронных сетей к графовым данным. Графы, не обладая регулярной структурой как изображения (каждый пиксель имеет 8 соседей) или тексты (последовательность слов), долгое время оставались вне поля зрения классических нейронных моделей, которые получили широкое распространение в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

1. Wu L. Graph Neural Networks for Natural Language Processing: A Survey / L. Wu, Y. Chen, K. Shen, X. Guo, H. Gao, S. Li, J. Pei, B. Long // ArXiv abs/2106.06090. – 2021. – 127 p.

4 курс, Программная инженерия

Тема: Информационная система для анализа лексических спектров текстов

Краткое описание: целью работы является разработка информационной системы для анализа лексических спектров текстов. Лексические спектры на уровне словаря и на уровне текстов используются в задачах атрибуции (исследования текстовых произведений с целью определения авторства).

1. Проблема атрибуции в журналах «Время», «Эпоха» и еженедельнике «Гражданин»: [монография] / А. А. Рогов, Р. В. Абрамов, Д. Д. Бучнева, О. В. Захарова, К. А. Кулаков, А. А. Лебедев, Н. Д. Москин, А. В. Отливанчик, Е. Д. Савинов, Ю. В. Сидоров. - Петрозаводск: Издательство «Острова», 2021. - 391 с.

Куусела Демид Александрович, 22407

4 курс, Информационные системы и технологии

Тема: Анализ датчиков движения в шлемах виртуальной реальности

Краткое описание: целью работы является изучение различных методов и технологий работы датчиков распознавания движения в шлемах виртуальной реальности. Для этого требуется определить требования к датчикам распознавания движения в шлемах виртуальной реальности, выполнить сравнительный анализ различных датчиков и выбрать наиболее подходящие для данной задачи, изучить особенностей работы датчиков в различных сценариях виртуальной реальности, разработать систему управления движением, провести тестирование системы и анализ ее эффективности в различных условиях виртуальной реальности.

1. Смолин А. А., Жданов Д. Д., Потемин И. С., Меженин А. В., Богатырев В. А. Системы виртуальной, дополненной и смешанной реальности. Учебное пособие. Санкт-Петербург: ИТМО, 2018.

Поликарпова Валерия Викторовна, 22405

4 курс, Информационные системы и технологии

Тема: Применение методов искусственного интеллекта для анализа тональности текстов

Краткое описание: Задачей определения тональности текста (Sentiment analysis) является извлечение авторской эмоциональной оценки, выраженной в тексте, с помощью математических методов и компьютерных технологий. Классификация текстов по тональности находит применение в маркетинговых исследованиях, рекомендательных системах, поисковых системах, в человеко-машинном интерфейсе, при оценке тональности новостей и др.

1. Осокин В. В. Анализ тональности русскоязычного текста / В. В. Осокин, М. В. Шегай // Интеллектуальные системы. Теория и приложения. – 2014. – Т. 18. – № 3. – С. 163–174.

Горовенко Юлия Викторовна, 22405

№ курса и Направление

Тема (название темы, краткое описание и список рекомендуемой литературы)

ФИО студента, № группы

2, 3 курс

математика,

прикладная математика

Тема: Моделирование сети Интернет

Краткое описание Построение и  исследование моделей сложных сетей коммуникаций, таких как Интернет, системы мобильной связи, социальные сети и т. д. Основной математический аппарат – теория случайных графов.

Рекомендуемая литература:

1.     А. М. Райгородский. Модели случайных графов. Москва, МЦНМО, 2011.

2.     Ю. Л. Павлов. Случайные графы. Петрозаводск, ПетрГУ,  2013.

3.     R. Hofstad. Random graphs and complex networks. Cambridge university press. 2017.   

№ курса и Направление

Тема (название темы, краткое описание и список рекомендуемой литературы)

ФИО студента, № группы

1, магистратура,

ИСИТ, Прикладная математика и информатика,

Тема: Суммаризация и реферирование текста

Изучение и применение методов машинного обучения, нейронных сетей для получения и краткого пересказа текста.

Для магистрантов гр. 22503, 22505

1, магистратура,

ИСИТ, Прикладная математика и информатика,

Тема: Выявление дубликатов в тексте

Изучение и применение методов выявления явного и неявного дублирования текста.

Для магистрантов гр. 22503, 22505

1, магистратура,

ИСИТ

Тема: Разработка интеллектуального ассистента

Семенов Н. Д., гр. 22505.