Details

Title: Классификация текста по заданным категориям и тональности методами машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Creators: Родионов Максим Станиславович
Scientific adviser: Черненькая Людмила Васильевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2023
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: машинное обучение; анализ данных; алгоритмы классификации; тональность текста; метод опорных векторов; machine learning; data analysis; classification algorithms; text tonality; support vector machine
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.02
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-1404
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\21691

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

Тема отчета по практике: «Классификация текста по заданным категориям и тональности методами машинного обучения».Задачи, которые решались в ходе подготовки отчета по преддипломной практике:Изучение особенностей задачи классификации текста и анализа тональности.Постановка задач, связанных с нахождением наиболее оптимального и эффективного способа классифицировать текст.Тестирование разных методов и подходов к классификации текста.В результате работы был разработан программный продукт, предназначенный для эффективной классификации текста по категориям и тональности.

The topic of the practice report: "Classification of text by specified categories and tonality by machine learning methods".Tasks that were solved during the preparation of the report on pre-graduate practice:Study of the features of the problem of text classification and tonality analysis.Setting tasks related to finding the most optimal and effective way to classify text.Testing different methods and approaches to text classification.As a result of the work was developed a software product which is designed for effective classification of text by categories and tonality.

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: 3
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics