Математические методы анализа текстов в обработке естественного языка

Данная курсовая работа посвящена изучению математических методов, применяемых для анализа текстовой информации в области обработки естественного языка. Рассмотрены основные алгоритмы и техники, такие как векторизация текстов, математические модели оценки семантической схожести, корреляционный анализ, кластеризация текстовых данных и применение методов машинного обучения. Основное внимание уделяется применению этих методов для извлечения полезной информации и создания автоматизированных систем обработки текстов. Работа также охватывает современное состояние технологий и перспективы их развития, что делает данное исследование значимым для понимания роли математики в сфере лингвистики и информатики.

Продукт

Создание программы для автоматизированного анализа текстов с использованием математических методов, включая кластеризацию и векторизацию.

Актуальность

С ростом объемов текстовой информации в цифровом формате возрастает необходимость в её автоматизированной обработке. Математические методы анализа текстов становятся важным инструментом для извлечения информации и принятия решений на основе анализа данных.

Цель

Изучить и обобщить математические методы, применяемые в анализе текстовой информации, а также предложить практическое применение этих методов.

Задачи

1. Изучить литературу по математическим методам анализа текстов. 2. Проанализировать существующие алгоритмы и их применение. 3. Разработать программу для обработки текстов. 4. Провести экспериментальное исследование методов на реальных текстовых данных.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО