Отрывок: 2: Было введено число меньше минимального значения. А1.2.А1: Было введено число больше максимального значения. А1.2.А1.1: Система устанавливает значение максимальной границы. А1.2.А2: Было введено число в диапазоне между максимальным и минимальным значением. А1.2.А2.1: Система устанавливает введенное число в параметр максимального количества эпох. А1.3: Система устанавливает значение минимальной границы. А1.4 Пользователь нажимает кнопку «Обучить модель». Вариант использования з...
Название : Исследование методов машинного обучения и разработка модифицированного алгоритма рубрицирования текстов
Авторы/Редакторы : Серебряков А. В.
Зеленко Л. С.
Оплачко Д. С.
Сопченко Е. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2021
Библиографическое описание : Серебряков, А. В. Исследование методов машинного обучения и разработка модифицированного алгоритма рубрицирования текстов : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.04.02 "Фундаментальная информатика и информационные технологии" (уровень магистратуры) / А. В. Серебряков ; рук. работы Л. С. Зеленко ; конс. Д. С. Оплачко ; нормоконтролер Е. В. Сопченко ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. - Самара, 2021. - on-line
Аннотация : Объектом исследования являются методы машинного обучения в задаче рубрицирования текстов и методы предварительной обработки текстов. Цель данной работы – разработать веб-приложение для рубрицирования текстов на основе метода опорных векторов, многослойного персептрона и гибридного алгоритма по принципу ансамбля методов, а также проанализировать и сравнить результаты, полученные при реализации данных методов машинного обучения, при различных настройках параметров и различных методах предварительной обработки входного текста. В процессе работы было спроектировано и реализовано веб- приложение, позволяющее пользователю производить предварительную обработку входного обучающего набора текста и обучение рубрикатора при различных настройках параметров. Система на каждой эпохе (итерации) обучения производит оценку качества обучения на отдельной тестовой выборке. Пользователь может сохранить обученный рубрикатор на сервере и протестировать его вручную, вводя текст и определяя, к какой рубрике (тематике) он относится.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20210907155504
Ключевые слова: функция активации
модифицированный алгоритм рубрицирования текстов
обучение с учителем
многослойный персептрон
метод опорных векторов
машинное обучение
стемминг
лемматизация
рубрицирование текстов
векторное представление текста
веб-приложения
ансамбль методов
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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