Details
| Title | Построение моделей интеллектуального анализа: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии» |
|---|---|
| Creators | Долбня Никита Дмитриевич |
| Scientific adviser | Свистунова Александра Сергеевна |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2023 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | Python ; spaCy ; токенизация ; классификация ; конвейер ; tokenization ; classification ; pipeline |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 09.03.02 |
| Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-1337 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Record key | ru\spstu\vkr\21571 |
| Record create date | 6/26/2023 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Тема выпускной квалификационной работы: «Построение моделей интеллектуального анализа».Данная работа посвящена изучению механизма обработки естественного языка с применением библиотеки spaCy и метода интеллектуального анализа классификации -градиентного спуска.Задачи, которые решались в ходе исследования:— Определение сущности интеллектуального анализа;— освоены базовые методики обработки естественного языка (англ. natural language processing, NLP);— устройство работы классификатора для анализа данных.
The subject of the graduate qualification work is «Building models of intellectual analysis ».This work is devoted to study the natural language processing mechanism using the spaCy library and the gradient descent classification mining method.Tasks that were solved in the course of the study:— Definition the essence of intellectual analysis;— mastered the basic techniques of natural language processing (NLP);— using of the classifier for data analysis.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
- СОДЕРЖАНИЕ
- ВВЕДЕНИЕ
- ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА
- 1.1 Область применения инструментов интеллектуального анализа данных
- 1.1.1 Розничная торговля
- 1.1.2 Сфера развлечений
- 1.1.3 Научная деятельность
- 1.2 Определение интеллектуального анализа данных
- 1.2.1 Data Mining
- 1.2.2 Big Data
- 1.2.3 Определение ключевых понятий области знаний
- 1.3 Составляющие интеллектуального анализа данных
- 1.3.1 Данные
- 1.3.2 Типы наборов данных.
- 1.3.3 База данных.
- 1.3.4 Шкалы.
- 1.3.5 Наборы данных и их атрибуты.
- 1.3.6 Система управления базой данных.
- 1.4 Методы интеллектуального анализа
- ГЛАВА 2. ПРИНЦИП РАБОТЫ NLP АЛГОРИТМОВ
- 2.1 Токенизация.
- 2.2 Удаление стоп-слов.
- 2.3 Нормализация.
- 2.4 Векторизация текста.
- ГЛАВА 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОЛОГИИ NLP И АЛГОРИТМА КЛАССИФИКАЦИИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭМОЦИАНАЛЬНОЙ ОКРАСКИ ТЕКСТА
- 3.1 Метод градиентного спуска
- 3.1.1 Идея метода.
- 3.1.2 Критерий остановы.
- 3.1.3 Анализ метода градиентного спуска.
- 3.2 СОЗДАНИЕ КОНВЕЙЕРА ДАННЫХ
- 3.2.1 Загрузка и подготовка данных.
- 3.2.2 Обучение классификатора.
- 3.2.3 Оценка прогресса.
- Заключение
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- ПРИЛОЖЕНИЕ А
Access count: 18
Last 30 days: 0
