Класифікація контенту Twitter-стрічки на основі алгоритмів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorРодіонов, Андрій Миколайович
dc.contributor.authorТопчій, Данило Анатолійович
dc.date.accessioned2020-02-05T09:44:50Z
dc.date.available2020-02-05T09:44:50Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenVolume of work 71 pages, 28 illustrations, 1 table, 3 supplements, 16 sources of literature. The object of the study is natural language processing using machine learning methods. The subject of the study is classification and processing users posts in Twitter using natural language processing and machine learning. The amount of information that appears on the Internet is growing every day. Most of the content in the network is user generated content in social networks. One of the important features of social networks is classification of content, filtering, and personalized recommendation feed based on users preferences, which is implemented in every popular network. Classification of textual information deals with such area of computer science as natural language processing. Human language is translated into vector representations, and using mathematical linguistics, machine learning and artificial intelligence, natural text is understood by machines.uk
dc.description.abstractukОбсяг роботи 71 сторінка, 28 ілюстрацій, 1 таблиця, 3 додатки, 16 джерел літератури. Об’єктом дослідження є обробка природних мов з використанням методів машинного навчання. Предметом дослідження є класифікація тексту повідомлень користувачів соціальної мережі Твітер за допомогою машинного навчання. Обсяг інформації що з’являється в мережі інтернет росте з кожним днем. Останнім часом більша частина контенту в мережі складає контент, згенерований користувачами в соціальних мережах. Однією із важливих функцій соціальних мереж, є класифікація контенту користувачів і рекомендаційна стрічка на основі вподобань користувачів, яка в тій чи іншій мірі реалізована в кожній з популярних сьогодні мереж. Класифікацією текстової інформації займається такий напрям інформатики, як обробка природної мови. Людська мова транслюється в векторні представлення і за допомогою математичної лінгвістики, машинного навчання та штучного інтелекту природний текст стає зрозумілим для машин. Результатом роботи є розроблена розподілена система з мікросервісною архітектурою, яка в режимі реального часу може отримувати повідомлення з Твітеру за вказаними фільтрами та класифікувати їх вміст за різними показниками.uk
dc.format.page71 с.uk
dc.identifier.citationТопчій, Д. А. Класифікація контенту Twitter-стрічки на основі алгоритмів машинного навчання : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Топчій Данило Анатолійович. – Київ, 2019. – 71 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31357
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectобробка природної мовиuk
dc.subjectТвітерuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкласифікаторuk
dc.subjectрозподілені системиuk
dc.subjectnatural language processinguk
dc.subjectTwitteruk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectclassifieruk
dc.subjectdistributed systemsuk
dc.titleКласифікація контенту Twitter-стрічки на основі алгоритмів машинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Topchii_magistr.pdf
Розмір:
2.46 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІБ)
Магістерські роботи