Шаповал, Наталія ВіталіївнаВедмєдєв, Данило Олексійович2024-02-122024-02-122024Ведмєдєв, Д. О. Аналіз текстових повідомлень за допомогою методів машинного навчання : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Ведмєдєв Данило Олексійович. - Київ, 2024. - 77 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64453Магістерська 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 2024.77 с.ukаналіз текстових повідомленьмашинне навчанняembedded word2vecmini batch k-meansметод найбільшої спільної підпослідовностікластеризаціясмс-повідомленняMaster Thesis004.855:004.056](043.3)