ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА АНАЛІЗУ ЯКОСТІ ТЕКСТУ З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-124-2019-18Ключові слова:
аналіз текстів на якість, тональність, рекламні, лінгвістика, машинного навчання, класифікація текстівАнотація
Робота присвячена проектуванню інтелектуальної системи аналізу якості тексту з використанням машинного навчання, а саме розробці програмного продукту, що дозволяє оцінювати якість текстів по ряду критеріїв.
Метою роботи є створення програмного продукту, який дозволив би проводити якісний аналіз текстів відповідно до низки критеріїв.
Представлені результати тестування і дослідження даного програмного продукту, в результаті чого були визначені найбільш ефективні моделі з отриманих в процесі розробки програми.
Посилання
Zhuravlev Yu.I., Ryazanov V.V., Senko O.V. «Raspoznavanie». Matemati-cheskie metody. Programmnaya sistema. Prakticheskie primeneniya. -M.: Fazis, 2006.
Malkovskij M.G., Bolshakova E.I. Intellektualnaya sistema kont-rolya kachestva nauchno-tekhnicheskogo teksta // Intellektualnye sistemy - 1997 C.149-155.
Pazelskaya A., Solovev A. Metod opredeleniya emoczij v tekstakh. // Kompyuternaya lingvistika i intellektualnye tekhnologii: «Dialog-2011» - M.: Izd-vo RGGU, 2011.– S.510-523.
Posilannya v merezhi Internet: URL: http://datareview.info/article/s
ovremennyie-metodyianaliza-tonalnosti-teksta/
Posilannya v merezhi Internet:
URL: https://code.google.com/archive/p/word2vec/
Posilannya v merezhi Internet:
URL: http://www.script-coding.com/Browse.html
Posilannya v merezhi Internet: Dokumentacziya PyMorphy2.
URL: https://pymorphy2.readthedocs.io/en/0.2/user/index.html
Posilannya v merezhi Internet: Dokumentacziya gensim Word2Vec.
URL: https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html
Posilannya v merezhi Internet:
URL: http://scikit-learn.org/stable/testimonials/testimonials.html
