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"
Разработка ИС учета и обработки заявок пользователей на ТО и ремонт оргтехники (Help Desk), диплом по информатике2 000 ₽
Применение DLP-систем как инструмента обеспечения информационной безопасности компании, диплом по защите информации2 000 ₽
Формализация бизнес-процессов компании в сфере ЖКХ (проектирование и разработка АИС для расчета стоимости коммунальных услуг и формирования квитанций на оплату), ВКР по информатике2 000 ₽
Проектирование и разработка АРМ менеджера по закупкам2 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 |
Обратилась к данному производителю услуг в начале мая. Заказала ВКР, курсовую, отчет по практике, речь и презентацию. Почти 100 % оригинальность. Работают быстро. На вопросы отвечают почти моментально. Слегка переделали презентацию и речь по просьбе преподавателя и то, считаю, что какие то замечания должны были быть. ВКР приняли сразу. Изначально отпугнули низкие звезды на отзовике, но я все поняла вовремя и не жалею. Благодарю Вас!) Буду рекомендовать Вас знакомым!)
Обратилась сюда с очень сложной темой. Сделали диплом за месяц, что для меня было спасением. Ребята — профи, взялись за задачу, которая мне не поддавалась.
Есть небольшой нюанс: из-за сжатых сроков не успели отполировать все детали до идеала. Если планируете заказывать, лучше делать это заранее. Но несмотря на это, работа качественная, и я получила «отлично» на защите.
Огромное вам спасибо! Рекомендую ребят всем, кто попал в трудную ситуацию.
Учусь в МГУ на направлении бизнес-информатика. Сначала сомневалась, получится ли совместить требования методички и мои пожелания по структуре. В работе использовались данные из 1С и элементы анализа в Stata. Несколько раз просила внести изменения, всё сделали корректно. В итоге диплом приняли, а оригинальность оказалась выше 88%.
Писала диплом по праву в УрФУ, тема про цифровые права. Сделали с акцентом на судебную практику, уникальность 90%. Сначала сомневалась в надёжности, но общались в чате, скидывали промежуточные главы. На защите отвечала на вопросы легко, потому что материал был логично выстроен. Рекомендую как проверенный сервис.
В РЭУ им. Плеханова готовил диплом по экономике предприятия. Сам текст был нормальный, но особенно полезной оказалась помощь перед защитой. Отдельно заказал ответы на возможные вопросы комиссии. На самой защите несколько вопросов совпали почти дословно.
