| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Sociālo tīklu sīkziņu autoru profilēšana, izmantojot mašīnmācīšanos |
| Nosaukums angļu valodā |
Using Machine Learning for Profiling Authors of Messages in Social Networks |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Gints Jēkabsons |
| Recenzents |
Dmitrijs Bļizņuks |
| Anotācija |
Bakalaura darbā tiek veikta izpēte par sociālo tīklu sīkziņu autoru profilēšanu latviešu valodas tekstam izmantojot mašīnmācīšanos. Literatūrā ir atrodami pētījumi par sīkziņu autoru profilēšanu citu valodu tekstiem, bet līdz šim, tāds pētījums vēl nav bijis publicēts konkrēti latviešu valodas tekstam. Līdz ar to, darba mērķis ir izpētīt un salīdzināt dažādas mašīnmācīšanās metodes un secināt, kura ir vislabākā sīkziņu autora dzimuma klasifikācijai.
Darba teorētiskajā daļā tiek apskatīta priekšapstrāde, vektorizācijas veikšanas metodes un salīdzinātas literatūrā atrodamās mašīnmācīšanās metodes. Praktiskajā daļā tiek implementēta datu kopas apstrāde un mašīnmācīšanās metodes. Pēc tam iegūtie mašīnmācīšanās rezultāti tiek analizēti un salīdzināti, lai veiktu secinājumus. Tika noskaidrots, ka labākais algoritms sasniedz 83% akurātumu. |
| Atslēgas vārdi |
mašīnmācīšanās, autoru profilēšana, jēdzientelpas |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
machine learning, author profiling, word embeddings |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2023 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2023 12:54:51 |
