Детальная информация

Название Кластеризация текстов на основе модели самоорганизующихся карт Кохонена: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Авторы Васильева Вера Александровна
Научный руководитель Черноруцкий Игорь Георгиевич
Другие авторы Локшина Екатерина Геннадиевна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2020
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика карты кохенена ; нейроные сети ; кластеризация ; семантический анализ ; kohonen maps ; neural networks ; clusterization ; semantic analysis
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 09.03.04
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1195
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи ru\spstu\vkr\6620
Дата создания записи 10.07.2020

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

Целью данной выпускной квалификационной работы является изучение использования карт Кохонена для анализа семантической близости текстовых слов и разработка программного обеспечения, способного выполнить этот анализ. Разработанное приложение предназначено для семантического кластерирования слов текста на естественном языке-деление их на количество заранее неизвестных множеств путем составления карты Кохонена. Инструменты обработки-среда программирования Visual Studio 2017 Community Edition, язык программирования c# 7.1. Область применения-анализ текстов, поисковые системы. Объем основной части пояснительной записки без учета приложений-61 стр. Количество таблиц-6. количество рисунков-33. количество литературы в библиографическом списке-13.

The main purpose of this final qualifying work is the research of Kohonen maps application to analysis of semantic distance between words from any text and software development, which is able to perform this analysis. Developed software is intended to semantic clusterization of words from natural language text. Clusterization is a process of dividing a set into several disjoint subsets by creating a Kohonen map. The main development tool is Visual Studio 2017 Community Edition, programming language – C# 7.1. Area of application – texts analysis, search systems. Volume of the main part of explanatory note excluding attachments – 61 page. Amount of tables – 6. Amount of figures – 33. Amount of sources in bibliographic list – 13.

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

Количество обращений: 12 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика