Details

Title: Модуль автоматизации обучения и развертывания модели классификации текста: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_03 «Разработка программного обеспечения»
Creators: Ефремов Егор Александрович
Scientific adviser: Амосов Владимир Владимирович
Other creators: Локшина Екатерина Геннадиевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2021
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: обработка естественного языка; классификация текста; смещение концепций; fastText; natural language processing; text classification; concept drift
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-2865
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\13483

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

В последние годы, данные, полученные из общественных социальных сетей, успешно использовались для выявления различных тенденций общественного мнения. Большинство применяемых в данных случаях подходов основаны на обработке естественного языка (NLP) и имеют общий рабочий процесс. В данной работе описана разработка программного модуля автоматизации рабочего процесса обучения и развертывания модели классификации текста на основе данных социальной сети ВКонтакте. Модуль является ключевой серверную частью будущей системы активного обучения моделей классификации текста.

In recent years, data obtained from public social networks has been successfully used to identify various trends in public opinion. Most of the approaches used in these cases are based on natural language processing (NLP) and have a common workflow. This paper describes the development of a software module for automating the training workflow and deploying a text classification model based on data from the social network VKontakte. The module is a key server part of the future active learning system for text classification models training.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 3
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics