Исследование методов классификации текстов на естественном языке

Abstract

Цель данной квалификационной работы – проектирование и реализацияклассификатора текстов на естественном языке, а также анализ и сравнениерезультатов, полученных при реализации метода опорных векторов и деревьеврешений при различных настройках параметров данных методов.Метод опорных векторов был реализован при помощи модели мульти-классификации «Каждый-против-каждого». Метод деревьев решений былреализован при помощи алгоритма ID3 и алгоритма C4.5. Обучающие итестовые данные были сформированы из русскоязычных новостных сайтовИнтернетаВ процессе работы было проведено изучение и анализ предметнойобласти, проведен сравнительный анализ существующих систем-аналогов.В результате работы спроектирована и разработана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощьюCASE-средства StarUML. Система выполнена в среде разработки Visual Studio2019 на языке программирования C#.