izpis_h1_title_alt

Klasifikacija raziskovalnih del s področja strojništva z metodo strojnega učenja
ID Jeršin, Matevž (Avtor), ID Vrabič, Rok (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu, ID Butala, Peter (Komentor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,76 MB)
MD5: 0153948481953EED565B4B371C790256

Izvleček
Strojno učenje se vedno bolj uporablja v vseh vedah, tudi v strojništvu V nalogi je predstavljen algoritem strojnega učenja za klasificiranje znanstvenih in strokovnih besedil. Razložena je tudi priprava besedila pred klasificiranjem, kar je zelo pomembno za končno uspešnost algoritma. Besedila, ki smo jih dobili na spletišču COBISS so uporabljena v nalogi so znanstveni članki, katerih soavtorji so zaposleni na Fakulteti za strojništvo, Univerze v Ljubljani. Članke smo klasificirali v deset kategorij iz akademije za proizvodnjo inženirstvo – CIRP. Predstavljene so bile najbolj pogoste izbire kategorij, v katerih so pisali avtorji in katere besede so se največkrat pojavljale.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:strojno učenje, klasifikacija besedila, spletno strganje podatkov, podatkovno rudarjenje, python
Vrsta gradiva:Zaključna naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Založnik:[M. Jeršin]
Leto izida:2018
PID:20.500.12556/RUL-102940 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.85:519.2(043.2)
COBISS.SI-ID:16401947 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:12.09.2018
Število ogledov:1635
Število prenosov:338
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Classification of research publications from the domain of mechanical engineering using machine learning
Izvleček:
Machine learning is getting more and more used nowadays, also in mechanical engineering. This thesis presents algorithm of research publications text classification using machine learning. It is shown the preparation of text step by step, which is very important before the actual classification because of the later performance of the algorithm. Texts used in this algorithm are research publications, which co-authors are employees in Faculty of mechanical engineering, University of Ljubljana. We classified the publications into ten different classes from the international academy for production engineering – CIRP. The most common used categories and most used words are shown and presented.

Ključne besede:machine learning, text classification, web scraping, data mining, python

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj