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.authorКудрявцева В. А.
dc.contributor.authorГордеева О. А.
dc.contributor.authorСопченко Е. В.
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы
dc.coverage.spatialклассификаторы
dc.coverage.spatialклассификация текстов
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialметод ближайших соседей
dc.coverage.spatialнаивный байесовский классификатор
dc.creatorКудрявцева В. А.
dc.date2021
dc.date.accessioned2025-11-27T12:27:57Z-
dc.date.available2025-11-27T12:27:57Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20211207145931
dc.identifier.citationКудрявцева, В. А. Разработка автоматизированной системы классификации текстов небольшого объема : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.03.02 "Фундаментальная информатика и информационные технологии" (уровень бакалавриата). - Текст : электронный / В. А. Кудрявцева ; рук. работы О. А. Гордеева ; нормоконтролер Е. В. Сопченко ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информати. - Самара, 2021. - 1 файл (1,43 Мб)
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/55311-
dc.description.abstractОбъектом исследования является автоматическая классификация текстов и её приложения в методах машинного обучения. Цель работы - разработать автоматизированную систему классификации текстов, имеющих небольшой объем. В ходе работы была разработана автоматизированная система, реализующая два метода классификации текста, рассчитывающая также оценки качества классификации, был проведен сравнительный анализ результатов классификации реализованными методами и их сравнение с результатами классификаторов с использованием библиотеки Scikit Learn. Система позволяет пользователю получать класс заданного текста и просматривать статистику классификации. Система разработана на языках Python и Typescript с использованием фреймворка Angular, библиотек Pandas, Numpy, Scikit learn и функционирует под управлением операционных систем Windows 7/8/10.
dc.subjectавтоматизированные системы
dc.subjectклассификаторы
dc.subjectметод ближайших соседей
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectклассификация текстов
dc.subjectнаивный байесовский классификатор
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.9
dc.titleРазработка автоматизированной системы классификации текстов небольшого объема
dc.typeText
local.contributor.authorматематики и электроники
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Razrabotka-avtomatizirovannoi-sistemy-klassifikacii-tekstov-nebolshogo-obema-94510
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Кудрявцева_Виктория_Александровна_Разработка_автоматизированной_системы_классификации.pdf1.46 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


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