Статистична класифікація тексту
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Куценький Олексій Олександрович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Куценький, О. О. (2023). Статистична класифікація тексту. [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5391
[ДСТУ] Куценький О. О. Статистична класифікація тексту : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 44 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5391 (дата звернення: 17.07.2026).
У роботі будо розглянуто низку методів та алгоритмів обробки природньої мови. Базові методи попередньої обробки тексту та його векторизації, від простих - Торба слів, TF-IDF, до сучасних комплексних - Word2Vec, GloVe, що здатні передавати семантичне значення слів.
Результатом кваліфікаційної роботи стало програмне забезпечення, що реалізує роботу моделі нейронної мережі для класифікації тексту за допомогою алгоритму випадкового лісу. Для прикладу модель була натренована на невеликому датасеті “симптоми-хвороба” з досягнутою точністю близько 95 відсотків на тестових даних.
Задля демонстрації роботи моделі як інтерфейс був розроблений чат-бот у месенджері Telegram, що використовує побудовану модель як генератор відповіді на повідомлення користувача.
Ключові слова: обробки природної мови, попередня обробка тексту, векторизація тексту, вкладання слів, дерева рішень, випадковий ліс, кероване навчання, класифікація.
Результатом кваліфікаційної роботи стало програмне забезпечення, що реалізує роботу моделі нейронної мережі для класифікації тексту за допомогою алгоритму випадкового лісу. Для прикладу модель була натренована на невеликому датасеті “симптоми-хвороба” з досягнутою точністю близько 95 відсотків на тестових даних.
Задля демонстрації роботи моделі як інтерфейс був розроблений чат-бот у месенджері Telegram, що використовує побудовану модель як генератор відповіді на повідомлення користувача.
Ключові слова: обробки природної мови, попередня обробка тексту, векторизація тексту, вкладання слів, дерева рішень, випадковий ліс, кероване навчання, класифікація.
Key words: natural language processing, text preprocessing, text vectorization, word embedding, decision trees, random forest, supervised learning, classification.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
124 Системний аналіз
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.43 MB
Контрольна сума :
(MD5):e4fb142ffdb5a47b6333ce8953f9b743
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International