Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Nghiên cứu phương pháp học máy có giám sát để phân loại văn bản tại Văn phòng tỉnh Quảng Ngãi

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY CÓ GIÁM SÁT ĐỂ PHÂN LOẠI VĂN BẢN TẠI VĂN PHÒNG TỈNH QUẢNG NGÃI

Tác giả: Tô Trần Vân Thảo

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu tổng quan về học máy và các thuật toán phân loại, cụ thể là Support Vector Machines (SVM). Đề tài áp dụng các phương pháp học máy có giám sát để phân loại văn bản hành chính tại Văn phòng tỉnh Quảng Ngãi. Chương trình được phát triển bằng ngôn ngữ C# trên nền tảng Microsoft Visual Studio Community 2017, tích hợp các module tiền xử lý văn bản và phân lớp SVM. Luận văn đã thực hiện các bước cơ bản bao gồm: nghiên cứu các thuật toán phân loại như KNN, Naïve Bayes và SVM; xây dựng từ điển hỗ trợ tách từ; xây dựng tập dữ liệu huấn luyện và cuối cùng là xây dựng chương trình thử nghiệm cho việc phân loại văn bản.

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU
• CHƯƠNG 1. NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN
• CHƯƠNG 2. KHÁI QUÁT MÔ HÌNH HỌC MÁY SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM)
• CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM TRONG BÀI TOÁN HỌC MÁY CÓ GIÁM SÁT ĐỂ PHÂN LOẠI VĂN BẢN TẠI VĂN PHÒNG TỈNH
• TÀI LIỆU THAM KHẢO