Метод автоматизованої класифікації коротких новинних текстів з використанням іменованих сутностей

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗаболотня, Тетяна Миколаївна
dc.contributor.authorБартков'як, Андрій Юліанович
dc.date.accessioned2018-06-25T21:50:54Z
dc.date.available2018-06-25T21:50:54Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenThis thesis is devoted to the classification of short news texts and, in particular, the development of the method for the classification of short news texts with the use of named entities. In this work the analysis of existing tendencies in the field of online journalism was performed, the peculiarities of short news texts were studied and the comparative analysis of short news texts in different social media was carried out. Specific peculiarities were analyzed from point of view of their consideration within automated classification of short news texts, according to which corresponding hypotheses were advanced, precisely that the use of named entities while classifying short news texts can improve the results of classification. These hypotheses have been tested and our own method of automated classification of short news texts based on the use of named entities was introduced. On the basis of the research theoretical material that describes the proposed method was presented and the software implementation of the following method was developed. In this thesis comparative analysis between the method of automated classification of short news texts with and without the use of named entities is performed, an estimation of the proposed method is described and the ways of further improvement are proposed as well.uk
dc.description.abstractukДана дисертація присвячена вивчено проблеми ефективності класифікації коротких новинних текстів та, зокрема, розробленню методу класифікації коротких новинних текстів з використанням іменованих сутностей. У роботі виконано аналіз існуючих тенденцій у галузі онлайн журналістики, досліджено особливості коротких новинних текстів та проведено порівняльний аналіз характерних рис коротких новинних текстів у різних соціальних мережах. Проаналізовано визначені особливості з точки зору можливості та доцільності їх врахування при автоматизованій класифікації коротких новинних текстів, на основі чого були висунуті відповідні гіпотези, а саме те, що використання іменованих сутностей при класифікації коротких новинних текстів може покращити точність класифікації. Дану гіпотезу було перевірені і на її основі запропоновано власний метод автоматизованої класифікації коротких новинних текстів, що базується на використанні особливостей іменованих сутностей. На основі проведеного дослідження в роботі викладено теоретичний матеріал, що описує запропонований метод, та здійснена його програмна реалізація. Виконано порівняльну характеристику ефективності розробленого методу автоматизованої класифікації коротких новинних текстів з використанням іменованих сутностей та без, виконано оцінку запропонованого методу та вказано шляхи подальшого вдосконалення.uk
dc.format.page104 с.uk
dc.identifier.citationБартков'як, А. Ю. Метод автоматизованої класифікації коротких новинних текстів з використанням іменованих сутностей : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Бартков'як Андрій Юліанович. - Київ, 2018. - 104 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/23656
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectобробка природномовних текстівuk
dc.subjectкласифікація новинних текстівuk
dc.subjectіменовані сутностіuk
dc.subjectпередобробка природномовних текстових данихuk
dc.titleМетод автоматизованої класифікації коротких новинних текстів з використанням іменованих сутностейuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи