Таблица | Карточка | RUSMARC | |
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 |
Аннотация
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.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все | |||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ | |||||
Интернет | Анонимные пользователи |
Оглавление
- 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
Статистика использования
Количество обращений: 764
За последние 30 дней: 1 Подробная статистика |