1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorГурылёв С. В.
dc.contributor.authorЛитвинов В. Г.
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialлогистическая регрессия
dc.coverage.spatialвеб-интерфейс
dc.coverage.spatialтекстовые сообщения
dc.coverage.spatialопределение тональности текстовых сообщений
dc.coverage.spatialобработка естественного языка (ОЕЯ)
dc.creatorГурылёв С. В.
dc.date2020
dc.date.accessioned2025-11-27T12:23:01Z-
dc.date.available2025-11-27T12:23:01Z-
dc.date.issued2020
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20200908141553
dc.identifier.citationГурылёв, С. В. Автоматизированная система определения тональности текстовых сообщений : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / С. В. Гурылёв ; рук. работы В. Г. Литвинов ; 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. - Самара, 2020. - on-line
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/50929-
dc.description.abstractЦелью работы является автоматизация процесса определения тональности текстовых сообщений. В данной ВКР изучены методы и алгоритмы машинного обучения, способы решения задачи определение тональности текстовых сообщений с помощью моделей машинного обучения. Разработан логический проект системы с использованием методологии UML. Разработана и реализована автоматизированная система определения тональности текстовых сообщений на базе логистической регрессии с веб-интерфейсом. Алгоритмы машинного обучения реализованы на языке Python с использованием библиотеки scikit-learn, которая позволяет выполнять обучение модели на нескольких вычислительных ядрах центрального процессора. Веб-интерфейс системы реализован на языке Java, с использованием технологии JSP, для отображение динамического содержимого веб-страницы используется язык Javascript. Разработан пример прогнозирования с помощью разработанной системы.автоматизированнаяПропустить
dc.subjectавтоматизированные системы
dc.subjectвеб-интерфейс
dc.subjectлогистическая регрессия
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectобработка естественного языка (ОЕЯ)
dc.subjectопределение тональности текстовых сообщений
dc.subjectтекстовые сообщения
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.9
dc.titleАвтоматизированная система определения тональности текстовых сообщений
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorматематики и электроники
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-opredeleniya-tonalnosti-tekstovyh-soobshenii-vyp-kvalifikac-rabota-po-napravleniu-podgot-090301-Informatika-i-vychislitelnaya-tehnika-uroven-bakalavriata-87231
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Гурылёв_Сергей_Витальевич_Автоматизированная_система_определения_тональности.pdf2.08 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.