Details

Title: Исследование и применение алгоритмов анализа неструктурированных данных к определению тональности русскоязычных текстов: выпускная квалификационная работа магистра: 02.04.03 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем ; 02.04.03_02 - Проектирование и разработка информационных систем
Creators: Теплякова Светлана Михайловна
Scientific adviser: Пак Вадим Геннадьевич
Other creators: Молчанова Мария Евгеньевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Базы данных; Алгоритмы; Искусственный интеллект; тексты; машинное обучение
UDC: 004.65(043.3); 004.85(043.3); 004.421(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 02.04.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-84
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\390

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе были рассмотрены существующие подходы и решения к обработке неструктурированных текстовых данных. Была дана характеристика методов и алгоритмов анализа тональности текстов, проведены экспериментальный анализ их работы и сравнение полученных результатов, позволяющих выбрать алгоритм для реализации приложения. Реализован прототип приложения по определению тональности русскоязычного текста, проведен анализ показателей работы выбранного алгоритма, рассмотрены основные предложения по оптимизации и дальнейшим доработкам разработанного прототипа приложения.

In the given work the existing approaches and solutions of the unstructured text data processing have been considered and analyzed. The characteristic of the text sentiment analysis methods and algorithms was given, their performance analysis has been carried out and compared to choose an algorithm for application development. A prototype of the application for Russian-language text sentiment analysis has been developed, also the performance analysis has been carried out, also the proposals for application optimization and further prototype improvements have been considered.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 189
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics