Отрывок: В качестве фреймворка выбран Spring, один из самых широко 55 распространенных в Java-сообществе. На данные момент существует большое количество средств разработки для языков Java и Javascript. Однако те, которые могли бы одновременно подходить для обоих языков и обладать хорошими возможностями можно пересчитать по пальцам. Бесспорно, решением номер один в этом случае будет IntelliJ IDEA. Она обладает множеством полезных функций, позволяющих...
Название : Автоматизированная информационная система небинарной классификации текстов
Авторы/Редакторы : Андреева А. Н.
Лезин И. А.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Андреева, А. Н. Автоматизированная информационная система небинарной классификации текстов : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 Информатика и вычислительная техника (уровень магистратуры) профиль «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / А. Н. Андреева ; рук. работы И. А. Лезин ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики и. - Самара, 2022. - 1 файл (3,5 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Целью выпускной квалификационной работы является создание автоматизированной системы небинарной классификации текста. В рамках работы был проведён анализ предметной области, который включает в себя анализ предварительной обработки текстов, анализ существующих методов решения задачи классификации текстовых документов. А также проведён обзор существующих систем-аналогов. Разработана информационно-логическая модель в нотации UML с помощью CASE-средства draw.io. Выбран комплекс программных средств, а также разработаны алгоритмы функционирования системы. Представлены исследования по оценке эффективности разработанной системы.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-informacionnaya-sistema-nebinarnoi-klassifikacii-tekstov-99834
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20221017150939
Ключевые слова: LSTM
классификация текста
многослойный персептрон
нейронная сеть
рекуррентная нейронная сеть
сверточная нейронная сеть
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.