• Digital Humanities and Cultural Heritage
• Research dataclose
• Research softwareclose
• Other research productsclose
• 2019-2023close
• RU close
• Electronic archive of Tomsk Polytechnic University close
• Digital Humanities and Cultural Heritage close

Целью работы является разработка системы кластеризации поисковых запросов семантического ядра. Работа включает в себя определение архитектуры, выбор модели и обучение нейронной сети, выбор оптимального алгоритма кластеризации и оценка получаемых результатов данного алгоритма, разработка клиентской и серверной частей веб-приложения. Система предназначена для сокращения времени анализа поисковых запросов для поисковой оптимизации сайта. The aim of the work is to develop a system for clustering search queries of the semantic core. The work includes determining the architecture, choosing a model and training a neural network, choosing the optimal clustering algorithm and evaluating the results of this algorithm, developing the client and server parts of a web application. Restriction system to reduce the time of analysis of search sources for a search site.

Врезка тройника под давлением в газопровод по методу T.D. Williamson. Цель работы: организация работ по врезки тройника в газопровод под давлением. В процессе исследования проводились: аналитический обзор существующих методов повышения надёжности тройников под давлением; разработка плана производственных работ для врезки тройника; проведение соответствующих расчётов для обоснования ресурсо-эффективности технологиию. Tapping a tee under pressure into a gas pipeline according to the T.D. Williamson. Purpose of work: organization of work on inserting a tee into a gas pipeline under pressure. In the course of the research, the following were carried out: an analytical review of existing methods for increasing the reliability of pressure tees; development of a production work plan for inserting a tee; carrying out appropriate calculations to substantiate the resource efficiency of the technology.

В работе рассмотрена математическая модель для интеллектуальной генерации текста для чат-бота. С использованием сервиса DialogFlow Google мы разработали чат-бот TPU_VKR. Для обучения чат-бота мы создали корпус вопросов-ответов, затем разработали сценарий ведения диалога в зависимости от выбора пользователя. С использованием API DialogFlow Google на языке Python были выгружены диалоги, которые стали основой для интеллектуальной генерации текста с использованием цепей Маркова. Для определения семантического сходства между фразами мы использовали косинусное расстояние. Результаты расчетов показали, что косинусное расстояние между оригинальной фразой и сгенерированными фразами лежит в пределах 0,44 от 0,96. The paper considers a mathematical model for intelligent generation of text for a chat bot. Using the DialogFlow Google service, we have developed the TPU_VKR chatbot. To train the chat bot, we created a corpus of questions and answers, then developed a script for conducting a dialogue, depending on the user's choice. Using the Google DialogFlow API in Python, dialogs were unloaded, which became the basis for intelligent text generation using Markov chains. We used cosine distance to determine the semantic similarity between phrases. The calculation results showed that the cosine distance between the original phrase and the generated phrases is within the range of 0.44 from 0.96.

Объектом исследования является пласт Ю12 Снежного нефтяного месторождения (Томская область). Цель работы – анализ геологического строения, нефтегазоносности и характеристика залежи нефти пласта Ю12 Снежного нефтегазоконденсатного месторождения. Приведены сведения о геологическом строении (тектонике, стратиграфии), нефтегазоносности, гидрогеологии Снежного месторождения, выполнен анализ изученности месторождения промыслово-геофизическими, физико-динамическими и другими видами исследований. Охарактеризована категорийность и подсчет запасов нефти, приведено текущее состояние разработки Снежного месторождения. Область применения. Верхнеюрские отложения Западно-Сибирской нефтегазоносной провинции, сформированные в сходных геологических условиях. The object of research is the Yu12 layer of the Snezhnoye oil field (Tomsk region). The purpose of the work is the analysis of the geological structure, oil and gas potential and the characteristics of the oil deposits of the Yu12 layer of the Snezhnoye oil and gas condensate field. Information is given on the geological structure (tectonics, stratigraphy), oil and gas potential, hydrogeology of the Snezhnoye field, an analysis is made of the field's exploration by field-geophysical, physical-dynamic and other types of research. The categorization and calculation of oil reserves are characterized, the current state of development of the Snezhnoye field is given. Application area. Upper Jurassic deposits of the West Siberian oil and gas province, formed in similar geological conditions.

Объектом исследования являются нейросетевые лингвистические модели. Цель работы: разработка алгоритма для генерации текста на основе нейросетевой модели. В ходе данной работы рассмотрена одна из задач обработки естественного языка - лингвистическое моделирование, произведен обзор архитектуры различных нейросетевых моделей, разработан алгоритм для генерации текста, произведено сравнение данного алгоритма с использованием различных нейросетевых моделей. Данная разработка позволит автоматизировать процесс создания различного текстового контента для интернет ресурсов. The object of study are neural network language modeling. Purpose of work: development an algorithm for generating text based on a neural network model. In the course of this work, one of the tasks of natural language processing, language modeling, was reviewed, the architecture of various neural network models was reviewed, a text generation algorithm was developed, and a comparison was made with this algorithm using various neural network models. This development will automate the process of creating various text content for Internet resources.

В данной работе рассмотрен процесс разработки чат-бота с обработкой естественного языка на базе рекуррентной нейронной сети. Приведен краткий обзор литературы, необходимый для дальнейшей работы, сформулирована цель и задачи работы. Рассмотрены теоретические аспекты разработки чат-ботов, проведен анализ существующих аналогов и технологий для их разработки. Приведено описание процесса разработки, в том числе: подготовка данных для машинного обучения, разработка модели, разработка и тестирование прототипа чат-бота. Оценены риски и опасности для здоровья и окружающей среды и рассмотрены способы их минимизации. Также, рассмотрена экономическая составляющая работы. Посчитаны затраты на реализацию и изучены конкуренты на рынке, а также посчитана рентабельность проекта. In this work, we consider the process of developing a chat bot with natural language processing based on a recurrent neural network. We provided a brief review of the literature that formulates goal and objectives of the research. We discussed the theoretical aspects of developing chatbots and technologies for their development. Described the development process, including: preparing data for machine learning, developing a model, developing and testing a prototype chatbot. assessed the risks and hazards to health and the environment and considered ways to minimize them. Also, discussed the economic component of the work. The costs of implementation were calculated and competitors in the market were studied, and the profitability of the project was also calculated.