Mašininio mokymosi metodų taikymas tekstiniams duomenims klasifikuoti
Norkūnienė, Jolita | Recenzentas / Rewiewer |
Baigiamojo magistro darbo tikslas yra efektyviai išversti angliškus tekstinius duomenis į lietuvių kalbą ir iš lietuvių kalbos išversti į anglų kalbą. Atlikti gautų duomenų teksto apdorojimą, suklasifikuoti ir palyginti gautus rezultatus.Baigiamajame magistro darbe nagrinėjami tekstinių anglų bei lietuvių kalbų duomenų apdorojimo metodai. Naudojant Bernulio naiviojo Bajeso modelį bei atsitiktinių miškų klasifikatorių, duomenys yra klasifikuojami. Apskaičiuojami klasifikavimo kokybės rodikliai. Lyginami gauti rezultatai. Darbo pabaigoje pateikiamos išvados.Darbą sudaro 7 dalys: įvadas, tekstinių duomenų paruošimo analizės metodai, klasifikavimo metodai, praktinė dalis , išvados, literatūros sąrašas, priedai. Darbo apimtis - 63 p. teksto be priedų, 34 iliustr., 16 lent., 17 bibliografiniai šaltiniai.Atskirai pridedami darbo priedai.
The main objective of the graduation master's thesis is to effectively translate English textual data into Lithuanian and from Lithuanian into English. Perform text processing of the obtained data, classify and compare the obtained results.The graduation master's thesis deals with textual methods of data processing in English and Lithuanian. Data classification is performed using Bernoulli naives Bayes model and the random forest classifier. Classification quality indicators are calculated. The obtained results are compared. Conclusions are presented at the end of the work.The master's graduation thesis is divided into 7 parts: introduction, overview of text data preparation methods, classification methods, practical part, conclusions, reference list.Thesis consists of - 63 p. text without appendices, 34 pictures, 16 tables, 17 bibliographical entries.Annexes are included separately.