zaključna naloga Razvojno raziskovalnega programa I. stopnje Strojništvo
Matevž Jeršin (Author), Rok Vrabič (Mentor), Peter Butala (Co-mentor)

Abstract

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.

Keywords

diplomske naloge;strojno učenje;klasifikacija besedila;spletno strganje podatkov;podatkovno rudarjenje;python;

Data

Language: Slovenian
Year of publishing:
Typology: 2.11 - Undergraduate Thesis
Organization: UL FS - Faculty of Mechanical Engineering
Publisher: [M. Jeršin]
UDC: 004.85:519.2(043.2)
COBISS: 16401947 Link will open in a new window
Views: 774
Downloads: 266
Average score: 0 (0 votes)
Metadata: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Other data

Secondary language: English
Secondary title: Classification of research publications from the domain of mechanical engineering using machine learning
Secondary abstract: 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.
Secondary keywords: machine learning;text classification;web scraping;data mining;python;
Type (COBISS): Final paper
Study programme: 0
Embargo end date (OpenAIRE): 1970-01-01
Thesis comment: Univ. v Ljubljani, Fak. za strojništvo
Pages: XIV, 25 f., [6] f. pril.
ID: 10959149
Recommended works:
, zaključna naloga Razvojno raziskovalnega programa I. stopnje Strojništvo
, diplomsko delo visokošolskega strokovnega študijskega programa
, delo diplomskega seminarja
, doktorska disertacija
, magistrska naloga