Методи швидкої класифікації текстових даних в умовах неповноти навчальних даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЯременко, Вадим Сергійович
dc.contributor.authorГрищенко, Олена Юріївна
dc.date.accessioned2023-05-19T07:26:45Z
dc.date.available2023-05-19T07:26:45Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractДипломна робота присвячена вивченню та реалізації методів класифікації для вирішення задача класифікації текстових даних. В роботі описано прості методи класифікації тестових даних та основні принципи проектування нейронних мереж для вирішення задач класифікації. Було проаналізовано реалізації даних методів із використанням популярних бібліотек. Ріст текстових даних призводить до необхідності обробляти їх із використанням програмного забезпечення швидко та ефективно, що в свою чергу призводить до потреб пошуку кращих та новіших методів обробки текстових даних. Результат роботи – порівняльний аналіз та класифікація із використанням простих методів та нейронної мережі. Програмна реалізація методів класифікації даних.uk
dc.description.abstractotherThe thesis is devoted to the study and implementation of classification methods for solving the problem of text data classification. The paper describes simple methods of classification of test data and the basic principles of neural network design to solve classification problems. The implementation of these methods using popular libraries was analyzed. The result of the work is a comparative analysis and classification using simple methods and a neural network. Software implementation of data classification methods.uk
dc.format.extent106 с.uk
dc.identifier.citationГрищенко, О. Ю. Методи швидкої класифікації текстових даних в умовах неповноти навчальних даних : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Грищенко Олена Юріївна. - Київ, 2021. - 106 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/55858
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectфільтр Блумаuk
dc.subjectнаївний байєсівських класифікаторuk
dc.subjectтекстові даніuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectBloom filteruk
dc.subjectnaive Bayesian classifieruk
dc.subjecttext datauk
dc.titleМетоди швидкої класифікації текстових даних в умовах неповноти навчальних данихuk
dc.title.alternativeMethods of fast classification of text data in the conditions of incomplete educational datauk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (СП)
Бакалаврські роботи