Детальная информация

Название: Разработка системы классификации Twitter сообщений на основе семантического анализа: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.04 - Программная инженерия
Авторы: Люблинский Александр Юрьевич
Научный руководитель: Дробинцев Павел Дмитриевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2018
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Интернет; Информационные системы; машинное обучение; семантика
УДК: 004.85; 004.738.5; 004.4'414
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 09.04.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-1425
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\57132

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

В данной работе изложена сущность подхода к созданию системы классификации Twitter сообщений на основе семантического анализа. Даны общие понятия и рассмотрены существующие подходы к созданию таких систем. Проведен анализ аналогичных решений. Изучены алгоритмы классификации текста на основе эмоциональной окраски, лежащие в основе системы. Разработана конкретная программная реализация системы классификации Twitter сообщений. Глава 1 содержит обзор на современные подходы и методы решения задачи классификации текста на основе эмоциональной окраски, методы сбора тренировочной выборки. Глава 2 посвящена выбору и реализации метода классификации текста. Глава 3 посвящена деталям реализации агрегатора Twitter сообщений и пользовательского интерфейса Slack. В главе 4 приведен анализ результатов работы, а также включены ссылки на используемые источники и приложения.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 93
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика