Інформаційна технологія інтелектуальної ієрархічної класифікації коротких описів товарів у сфері електронної комерції

Abstract

У дисертації розглянуто підвищення ефективності процесів ієрархічної класифікації коротких текстів у сфері електронної комерції шляхом інтеграції ручного маркування даних, методів машинного навчання та сучасних підходів до побудови багаторівневих класифікаційних моделей і стандартизації інформаційних потоків. У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, сформульовано мету та основні завдання досліджень, визначено наукову новизну роботи і практичне значення отриманих результатів, показано зв'язок роботи з науковими темами. Подано відомості про апробацію результатів роботи та особистий внесок автора та його публікації. The dissertation addresses the problem of improving the efficiency of hierarchical classification processes for short texts in the field of electronic commerce through the integration of manual data labeling, machine learning algorithms, and modern approaches to constructing multi-level classification models and standardizing information flows. The introduction substantiates the relevance of the dissertation topic, formulates the research objective and main tasks, defines the scientific novelty and practical significance of the obtained results, and demonstrates the relationship of the research with existing scientific themes. Information on the approbation of research results, the author’s personal contribution, and related publications is also provided.