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 PDF
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
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
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

Подробная статистика