| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
E-pastu steidzamības klasifikatora izstrāde, balstoties uz satura un kalendāra datiem |
| Nosaukums angļu valodā |
Development of an Email Urgency Classifier Based on Content and Calendar Data |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Ilze Birzniece |
| Recenzents |
Māris Galauskis |
| Anotācija |
Bakalaura darbs veltīts e-pastu automātiskas steidzamības noteikšanas problēmas risinājumam, integrējot e-pasta satura analīzi ar kalendāra notikumu datiem. Darba ietvaros tika izpētītas un analizētas esošās pieejas e-pastu prioritizēšanā, kā arī lielo valodu modeļu (LVM) pielietojums dabīgās valodas apstrādē un kontekstuālo datu nozīme steidzamības klasifikācijā. Tika izstrādāts risinājuma koncepts, kas balstās uz DeepSeek modeļa spējām analizēt e-pasta tekstu, apvienojumā ar kalendāra informāciju par tuvojošiem termiņiem un sanāksmēm. Veikta eksperimentu plānošana, novērtēšanas metrikas (precizitāte, atcerēšanās, F1 mērs) izvēle, kā arī sākotnējie eksperimenti ar 200 e-pastu izlasi; iegūtie rezultāti apstrādāti un analizēti. Darbā sniegts kritisks vērtējums par izmantotās datu kopas atbilstību reālai videi un izvirzīti priekšlikumi turpmākai pilnveidei. |
| Atslēgas vārdi |
e-pastu steidzamība, kalendāra dati, lielie valodu modeļi, teksta klasifikācija, mašīnmācīšanās. |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
email urgency, calendar data, large language models, text classification, machine learning. |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2026 19:55:07 |
