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.