Аналіз текстових повідомлень за допомогою методів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 77 с., 2 рис., 23 табл., 1 дод., 11 джерел. АНАЛІЗ ТЕКСТОВИХ ПОВІДОМЛЕНЬ ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
Предмет дослідження – методи машинного навчання для аналізу текстових повідомлень. Об’єкт дослідження – послідовний тип даних, що у виражається у формі СМС-повідомлень. Вибірка даних являє собою короткі текстові СМС-повідомлення, що не втрачають актуальності у засобах комунікації, сьогодні люди активно розвивають цю форму комунікації. Мета роботи - розробити ефективний алгоритм кластеризації СМС-повідомлень, яка може бути використана для автоматичного виявлення шаблонів та групування подібних повідомлень. Використання цих методів в поєднанні надає можливість високо ефективно та точно аналізувати великі обсяги текстових даних. Актуальність роботи обумовлена глобалізації та діджиталізації послуг комунікації, зокрема – здійснення СМС-повідомлень.
Виникає потреба у розробці новітніх методів виявлення особливостей живої комунікації за допомогою, саме СМС-повідомлень. Подано тези та зроблено виступ на ІІ Всеукраїнська науково-практична конференція «Системні науки та інформатика» з нагоди 125- річчя КПІ ім. Ігоря Сікорського. Також заплановане видання статті на тему “Text message clustering” electronics and control systems, No 4(78) с.16-20, буде опубліковано в січні 2024.
Опис
Ключові слова
аналіз текстових повідомлень, машинне навчання, embedded word2vec, mini batch k-means, метод найбільшої спільної підпослідовності, кластеризація, смс-повідомлення
Бібліографічний опис
Ведмєдєв, Д. О. Аналіз текстових повідомлень за допомогою методів машинного навчання : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Ведмєдєв Данило Олексійович. - Київ, 2024. - 77 с.