Исследование методов классификации текстов на естественном языке

Abstract

Цель данной квалификационной работы – проектирование и реализация классификатора текстов на естественном языке, а также анализ и сравнение результатов, полученных при реализации метода опорных векторов и деревьев решений при различных настройках параметров данных методов.Метод опорных векторов был реализован при помощи модели мульти-классификации «Каждый-против-каждого». Метод деревьев решений был реализован при помощи алгоритма ID3 и алгоритма C4.5. Обучающие и тестовые данные были сформированы из русскоязычных новостных сайтов ИнтернетаВ ходе данной работы было проведено изучение и анализ предметной области, проведен сравнительный анализ существующих систем-аналогов.Спроектирована и разработана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощью CASE-средства StarUML. Система выполнена в среде разработки Visual Studio 2017 на языке программирования C#.