Інформаційна система аналізу персоналізованих відгуків учасників навчального процесу
| Přispěvatelé: | Фіногенов, Олексій Дмитрович |
|---|---|
| Jazyk: | ukrajinština |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: |
класифікація текстів
machine learning наївний баєсівський класифікатор decision tree обробка природньої мови Jaro-Winkler similarity naive Bayesian classifier машинне навчання дерево прийняття рішень texts classification natural language processing 004.912 004.62 004.422 004.432.4 004.045 схожість Джаро-Вінклера |
| Popis: | Структура та обсяг роботи. Пояснювальна записка дипломного проекту складається з шести розділів, 9 рисунків, 12 таблиць, 2 додатків, 25 джерел. Дипломний проект присвячений розробці комплексу задач класифікації текстів відповідно до згаданих у них осіб методами машинного навчання та обробки природньої мови. Метою створення системи є забезпечення можливості класифікації анонімних відгуків учасників навчального процесу. У розділі загальних положень описано процес класифікації текстів, побудовано функціональну модель системи, що проектується, наведений порівняльний аналіз системи та її аналогів, а також визначено мету розробки та задачі, які необхідно вирішити для її створення. У розділі інформаційного забезпечення наведено детальний опис вхідних та вихідних даних, а також масивів інформації, що генеруються системою. Розділ математичного забезпечення присвячений обґрунтуванню вибраних методів розв'язання задачі, а також алгоритмів машинного навчання, використаних для створення системи. Розділ програмного забезпечення описує засоби розробки програмного продукту та його структуру. Описано специфікацію функцій та класів. У технологічному розділі наведено мету та методи проведення тестування програмного забезпечення, а також наведені його результати. Structure and scope of work. Explanatory note of diploma consists of six sections, 9 pictures, 12 tables, 2 appendixes, 25 sources. The diploma project is dedicated to the complex text classification tasks according to the people that could be mentioned with the usage of machine learning and natural language processing. The system creation aims to provide the possibility to classify anonymous students' review of teaching quality. In the terms section, the text classification process was described, the functional model of the system was built, comparison analysis of the system and its competitors was provided, also the aim of development with tasks to complete were defined that are needed for system creation. In the information section, the input and output data were described along with the information the system generates. The mathematical implementation section is dedicated to the reasoning and describing the methods to solve the task and machine learning algorithms that will be used for system implementation. The software section describes tools that were used for the actual development, and the structure of the system. Functions and classes specifications were described. The technological section aligns the aim of the system testing, methods of testing, and testing results. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|