Details

Title: Анализ естественно-языковых текстов с использованием цепей Маркова: выпускная квалификационная работа специалиста: 10.05.04 - Информационно-аналитические системы безопасности ; 10.05.04_01 - Автоматизация информационно-аналитической деятельности
Creators: Рытикова Юлия Андреевна
Scientific adviser: Александрова Елена Борисовна
Other creators: Резединова Евгения Юрьевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: анализ естественно-языковых текстов; цепи Маркова; скрытие цепи Маркова; распознавание авторства текста; частотный анализ; генерация текстов; распознавание частей речи; снятие морфологической многозначности; analysis of natural-language texts; Markov chains; Markov chain hidden; text author recognition; frequency analysis; text generation; recognition of speech parts; removal of morphological multi-significance
Document type: Specialist graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Specialist
Speciality code (FGOS): 10.05.04
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-94
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\278

Allowed Actions:

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

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Настоящая выпускная квалификационная работа содержит исследования методов анализа естественно-языковых текстов, использующих цепи Маркова. Даны общие понятия о цепях Маркова. Рассмотрены основные классы задач, где используются методы анализа текстов на естественных языках. Разработан цикл лабораторных работ по изучению методов, использующих цепи Маркова для обработки естественно-языковых текстов. Разработано программное обеспечение, осуществляющее генерацию текстов на основе цепей Маркова произвольного порядка.

This final qualifying paper contains research methods of analysis of natural language texts using Markov chains. General notions about Markov chains are given. The main classical problems are considered, where methods of analysis of texts in natural languages are used. A cycle of laboratory works on the study of methods using Markov chains for processing natural language texts was developed. Software has been developed to provide circuit-based text messaging.

Document access rights

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

Usage statistics

stat Access count: 76
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics