Детальная информация
Название | Методика решения задачи анализа тональности русскоязычных текстов при разработке веб-приложений: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.03 - Прикладная информатика |
---|---|
Авторы | Кучурина Анастасия Андреевна |
Научный руководитель | Иванищев Алексей Вячеславович |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2018 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | Искусственный интеллект ; Нейронные сети ; Интернет ; естественные языки ; анализ тональности ; веб-разработка |
УДК | 004.8(043.3) ; 004.738.5(043.3) ; 004.032.26(043.3) ; 004.657(043.3) |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 09.04.03 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-339 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\52139 |
Дата создания записи | 21.03.2018 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Объектом исследования является анализ тональности русскоязычных текстов и его инструменты. Цель работы - разработка методики создания систем анализа тональности русскоязычных текстов инструментами веб-разработки. Исследованы методы анализа тональности текстов и программные инструменты для их реализации. Цель - разработка методики создания системы анализа тональности русскоязычных текстов при веб-разработке. Проанализированы научные статьи и учебные ресурсы, построена типология методов анализа тональности текстов, изучена насыщенность рынка готовыми инструментами анализа тональности русскоязычных текстов, выявлены незакрытые ниши в соответствии с инструментами разработки, изучены методы предварительной обработки данных. Составлена методика подготовки и обработки входящих данных и создана двухслойная нейронная сеть, анализирующая тональность текстов.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
- ВВЕДЕНИЕ
- ГЛАВА 1. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТОВ
- 1.1. Правила
- 1.2. Тональные словари
- 1.3. Машинное обучение
- 1.3.1. Машинное обучение с учителем
- 1.3.2 Машинное обучение без учителя
- 1.4. Нейронные сети
- 1.5. Выбор оптимальных методов анализа тональности для задач прикладной информатики
- ГЛАВА 2. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ АНАЛИЗА ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТОВ
- 2.1. Обзор рыночных аналогов
- 2.2 . Обзор программного обеспечения
- ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ТОНАЛЬНОСТИ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ТЕКСТОВ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ВЕБ-РАЗРАБОТКИ
- 3.1. Сбор данных для обучения модели
- 3.2. Нормализация входных данных
- 3.2.1. Стемминг
- 3.2.2. Лемматизация
- 3.3. Векторное представление слов
- 3.3.1. Word Embedding
- 3.3.2. One-hot encoding
- 3.3.3. Дистрибутивные вектора
- 3.4. Процесс разработки модуля для анализа тональности
- 3.4.1. Подготовка данных
- 3.4.2. Детали разработки нейронной сети
- 3.4.2.1. Входящие данные
- 3.4.2.2. Описание математической задачи
- 3.4.2.3. Результаты работы построенной модели
- 3.5. Методика анализа тональности русскоязычных текстов
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- Список использованных источников
- Приложение 1.
- Метод, запускающий обучение модели нейронной сети
Количество обращений: 769
За последние 30 дней: 0