Разработка автоматического классификатора новостей с использованием методов машинного обучения

Структура дипломной работы: 1. Введение - Актуальность темы - Цель и задачи исследования - Обоснование выбора данной темы - Научная новизна и практическая значимость - Основные положения, выносимые на защиту 2. Обзор литературы - Определение автоматической классификации новостей - Роль и значение новостной классификации - Обзор существующих методов и алгоритмов машинного обучения для классификации новостей - Оценка эффективности различных подходов 3. Постановка задачи - Формулировка задачи классификации новостей - Описание выбранного набора данных для обучения и тестирования - Описание метрик качества для оценки работы классификатора 4. Методы исследования - Описание выбранного алгоритма машинного обучения для классификации новостей - Обоснование выбора данного метода - Описание процесса обработки и предобработки данных - Оценка качества работы алгоритма 5. Реализация и эксперименты - Описание архитектуры и реализации автоматического классификатора новостей - Проведение экспериментов на выбранном наборе данных - Анализ полученных результатов и сравнение с другими методами 6. Результаты и обсуждение - Анализ и интерпретация полученных результатов - Преимущества и недостатки разработанного классификатора - Обсуждение возможных улучшений и дальнейших исследований 7. Заключение - Подведение итогов исследования - Ответ на поставленные цели и задачи - Выводы и рекомендации по применению разработанного классификатора 8. Список литературы - Перечень использованных источников 9. Приложения - Исходный код разработанного классификатора - Примеры обработанных данных - Дополнительные материалы, подтверждающие полученные результаты Введение: Актуальность данной темы обусловлена растущим объемом информации, которая каждый день поступает в СМИ и требует систематизации и обработки. Автоматическая классификация новостей является важным инструментом для организации информации и предоставления пользователю только тех новостей, которые ему интересны. В данной работе предлагается разработать автоматический классификатор новостей с использованием методов машинного обучения. Главная цель исследования - создание модели, способной классифицировать новости на заданные категории с высокой точностью. Для этого будет произведен обзор существующих методов, выбран подходящий алгоритм машинного обучения и проведены эксперименты для оценки его эффективности. Полученные результаты могут быть использованы для оптимизации работы СМИ и повышения качества предоставляемой информации. Показать еще