Родіонов, Андрій МиколайовичТопчій, Данило Анатолійович2020-02-052020-02-052019-12Топчій, Д. А. Класифікація контенту Twitter-стрічки на основі алгоритмів машинного навчання : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Топчій Данило Анатолійович. – Київ, 2019. – 71 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31357Обсяг 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.ukобробка природної мовиТвітермашинне навчаннякласифікаторрозподілені системиnatural language processingTwittermachine learningclassifierdistributed systemsMaster Thesis71 с.