Разработка нейросетевого классификатора электронной почты, ВКР по прикладной информатике в экономике
Получите бесплатно демо-версию Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"
Автоматизация приема заявок на ремонт и модернизацию персональных компьютеров7 290 ₽
Разработка методики выбора средств защиты платёжных карт, ВКР защита информации 9 500 ₽
Разработка автоматизированной информационной системы учета успеваемости студентов колледжа6 840 ₽
Безопасность беспроводной сети стандарта wi-fi с открытым и закрытым сегментом, ВКР защита информации9 000 ₽Описание
Работа написана и представлена в 2018 году.
В нашем мире растущий объём информации в электронном виде так или иначе нуждается в классификации для оптимального хранения и обработки. Ручной анализ при таком объеме текстов станет мега затратным как по финансам, так и по человеко-часам. Данную проблему может решить компьютерная авто классификация, в рамках которой компьютерные комплексы справляются с большими объемами данных.
В проекте решается задача разработки ИС для автоматического разделения электронных документов. Система является неким веб-порталом для разделения документов.
Сама ВКР имеет 3 части. В первой описаны методы и алгоритмы классификации и выполнена постановка задачи на создание ИС для автоматического разделения электронных документов, а также выбраны средства разработки.
Вторая глава описывает интерфейс системы, ее структуру, в том числе созданную БД. Тут также проводится проверка новой системы и сравнение применяемых методик, а именно метода ближних соседей, его улучшенного варианта и совокупного метода ближних соседей.
Третья глава включает ЖЦ классификатора и рассчитывает цену разработки.
Разделение текстов — сортировка документов по некоторым категориям — одна их подобных задач.
Методы разделения текстовых документов основаны на стыке пары областей — машинного обучения и поиска данных. Совокупная часть этих областей —методы представления документов и оценка уровня разделения текстов, а различия только в вариантах конкретного поиска.
Главными областями использования классификации текстов становятся: фильтрация спама; разделение новостей; авторская проверка.
Объекты классификации — гипертекстовые и текстовые документы и их части — слабо структурированы различными данными. Многие алгоритмов разделения работают с формальным описанием объектов в рамках векторной модели конкретного документа [1]. В этой модели сам документ выражен вектором, а конкретная длина п, где п — сумма признаков, а г-я компонента вектора отражает вес г-го признака. Для внедрения модели представления важно изначально определить признаковое пространство, а также найти алгоритм подсчета весов. Число выбранной модели представления при конкретном алгоритме разделения и определенным эталонном тестовом наборе документов оценивают по некоторым параметрам:
Уровень разделения: базовый критерий (зависит также от алгоритма разделения);
Размер признакового пространства: при единой последовательности лучшее признаковое пространство меньшей размерности;
Размер итоговой модели разделения: при неизменной точности лучше компактные модели;
Длительность обучения и классификации: особый критерий, который зависит от описанных выше;
Понимание морфологии языка: данный показатель связан в описанными выше, в частности, понимание морфологии приводит к наиболее точным и компактным моделям разделения.
Самым явным вариантов создания признакового пространства становится методика ключевых слов [1, 2]. Признаками в данном методе станут лексемы, входящие в документы, а размерность пространства признаков будет равной размерности словаря. Но такой метод, к примеру, включает морфологию языка, а также некоторые связи между словами. Поддержку морфологии обычно реализуют при помощи стемминга [2], базирующегося на приведении слов к их исходной словоформе. Но в этом случае для любого языка требуется морфологический анализатор, что приводит к повышенной вычислительной нагрузке, а также рождает задачу нахождения языка документа в случае его отсутствия, и важно понимать, что для части языков создание морфологического анализатора очень непростая задача.
В данной ВКР создана ИС, которая помогает классифицировать электронные документы с применением 3 методов классификации; методики ближнего соседа, его обновленного варианта и совокупного метода ближайших соседей.
Сам проекта помимо пояснительной записки содержит программу на PHP и СУБД MySQL.
Характеристики
Файлы схем | да |
Год | 2018 |
Программа с исходниками | да, php |
Предварительно переговорил с исполнителем, рад что администрация сайта пошла на встречу, но очень уж дипломная была важна. Все замечания преподавателя прорабатывали моментально, поэтому дипломную удалось даже раньше написать. Антиплагиат прошел так же с высоким процентом, качество работы отметили на защите. Презентацию мне кстати сделали как бонус, думаю именно благодаря ей защита прошла легче чем думал.
Благодарю персонал diplom-it за написание дипломной работы по защите информации. Их грамотная поддержка на протяжении всего времени оказались неоценимыми. Благодаря их консультациям я смог выполнить задание оперативно и качественно. Они детально объяснили материал, разъяснили все нюансы и помогли мне освоить тему. Защита прошла успешно, и мой преподаватель выразил свою похвалу.
Второй раз уже заказывают у них помощь с работой, остаюсь доволен. Очень радует что бесплатно рецензию пишут. Во второй раз были некоторые замечания по работе от руководителя, все устранили без проблем, быстро. Качество написания работы отличное, уровень антиплагиата очень высокий. Также нравится, что есть разные способы оплаты написанной работы.
Я по совету обратилась, когда искала кто мне сможет помочь с написанием дипломной работы. Меня условия тут привлекли, есть разные способы оплаты, также без проблем вносят корректировки, если потребуется. Я очень довольна, что именно сюда обратилась - осталась полностью довольна результатом! Тут реально идут на встречу клиенту, администрация очень хорошая!
Обратился сюда по рекомендации знакомых, тема диплома была не простая, связанная с проектированием ЛВС, но тут взялись. Работа кстати получилась отличная, хоть преподаватель и сделал пару замечаний, но ничего критичного там не было. Ответ в чате был быстрым, пообщался заодно с исполнителем и только убедился что человек в теме. Сотрудничеством доволен, поддерживали на всех этапах, качество работы хорошее, ну и по срокам даже раньше справились.
