Отрывок: Проблемы управления версиями очень 49 сильно воздействовали на такие возможности разработки C#, как разделяемые свойства методов и переменных virtual и override, условия разрешения перегрузки методов и возможность явного объявления методов интерфейса [31]. 2.5.4 Выбор среды разработки Среда программирования – это ряд программных средств, который применяется для трансформирования набора символов в исполнимые команды [32]. Ка...
Название : Исследование методов классификации текстов на естественном языке
Авторы/Редакторы : Некрасова А. С.
Соловьева Я. В.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики и кибернетики
Дата публикации : 2022
Библиографическое описание : Некрасова, А. С. Исследование методов классификации текстов на естественном языке : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / А. С. Некрасова ; рук. работы Я. В. Соловьева ; 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 информат. - Самара, 2022. - 1 файл (2,1 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Объектом исследования являются методы исследования классификации текстов на естественном языке. Целью данной квалификационной работы является проектирование и реализация классификатора текстов на естественном языке, а также анализ и сравнение результатов, полученных при реализации искусственной нейронной сети при различных настройках параметров данного метода. В процессе выполнения работы были разработаны алгоритмы и соответствующая программа, позволяющая пользователю создавать и обучать нейронную сеть для классификации текстов. Система позволяет создавать тематики и присваивать их текстам на основе их смыслового содержания. Кроме этого, были произведены научные исследования эффективности нейронной сети. В рамках работы был проведен анализ предметной области и существующих систем-аналогов, разработан проект системы по методологии UML в среде Microsoft Visio 2016. Программная реализация выполнена в среде разработки Microsoft Visual Studio 2019 на языке программирования C# с использованием фреймворка Accord.NET
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-metodov-klassifikacii-tekstov-na-estestvennom-yazyke-99778
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20220928140718
Ключевые слова: алгоритм обратного распространения ошибки
естественные языки
классификация текстов
многослойный персептрон
нейронные сети
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Некрасова_Анна_Сергеевна_Исследование_методов_классификации_текстов.pdf2.14 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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