Details
Title | Метод автоматического определения уязвимостей в текстовых данных на основе Word2Vec: бакалаврская работа: 09.03.04 |
---|---|
Creators | Носов Павел Владимирович |
Scientific adviser | Никифоров Игорь Валерьевич |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Imprint | Санкт-Петербург, 2017 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | автоматическое определение уязвимостей ; векторное представление слов ; семантическое соответствие текста |
Document type | Bachelor graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
Speciality code (FGOS) | 09.03.04 |
Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v17-3722 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | RU\SPSTU\edoc\42200 |
Record create date | 9/27/2017 |
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 |
Данная работа на соискание степени бакалавра посвящена исследованию области автоматического определения уязвимостей в текстовых данных. В работе дан обзор систем автоматического определения уязвимостей. Был предложен метод определения семантического соответствия текста его заголовку. Метод был реализован на языке Java. Реализованный метод был аппробирован на демонстрационных примерах. Предоставлены результаты тестирования.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
- Список рисунков
- Список таблиц
- Введение
- Глава 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
- 1.1 Обзор статистических методов и методов машинного обучения
- 1.1.1 Методы определения выбросов
- 1.1.2 Методы машинного обучения без учителя
- 1.1.3 Методы машинного обучения с учителем
- 1.2 Обзор инструментов векторного представления слов
- 1.2.1. Обзор Word2Vec
- 1.3 Обзор систем автоматического определения уязвимостей
- 1.4 Выводы
- 1.1 Обзор статистических методов и методов машинного обучения
- Глава 2. МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ СООТВЕТСТВИЯ ЗАГОЛОВКА ТЕКСТА ЕГО СОДЕРЖАНИЮ НА ОСНОВЕ WORD2VEC
- 2.1 Обоснование необходимости метода
- 2.2 Описание метода
- 2.3 Алгоритм
- 2.3.1 Схема алгоритма
- 2.3.2 Нормализация входного текста
- 2.3.3 Применение модели Word2Vec
- 2.3.4 Получение векторов предложений
- 2.3.5 Подсчёт расстояний между векторами
- 2.4 Проверка гипотезы о соответствии заголовка тексту
- 2.5 Выводы
- Глава 3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ СООТВЕТСТВИЯ ЗАГОЛОВКА ТЕКСТА ЕГО СОДЕРЖАНИЮ НА ОСНОВЕ WORD2VEC
- 3.1 Структура класса
- 3.1.1 Поля класса
- 3.1.2 Конструкторы класса
- 3.2 Нормализация текста
- 3.2.1 Метод rusvecForm
- 3.2.2 Метод engvecForm
- 3.3 Метод detect
- 3.4 Выводы
- 3.1 Структура класса
- Глава 4. РЕЗУЛЬТАТЫ
- 4.1 Примеры работы реализованной системы
- 4.2 Тестирование реализованной системы
- 4.3 Выводы
- Заключение
Access count: 830
Last 30 days: 0