Курсовые работы на заказ от профессиональных авторов с опытом

Программирование / Python

2025-06-10 19:27:57

2025-06-15 21:00:00

Период гарантии:

10 дней

Написание продукта курсовой – программы на тему «Тематическое моделирование новостной ленты сайта» на python. Есть файл в формате csv (загрузился только как xlsl), как источник новостей. Его нужно считать, обработать текст в bag of words. Потом построить модель. Ключевой вопрос — на сколько тем распределять новости. Нужно попробовать несколько вариантов и сравнить качество моделей. Нужно попробовать как Gensim, так и bigARTM. Для них попробовать варьировать параметры модели (регуляризаторы), добиваясь лучшей когерентности. spaCy - Предобработка текста genism bigARTM pyQt5 - Интерфейс

Успешно выполнен!

Заказать подобную или другую работу.

Наши авторы имеют богатый опыт в выполнении разнообразных заказов, и подобные проекты они уже не раз успешно реализовывали. Каждое задание рассматривается с особым вниманием, что позволяет создавать уникальный и качественный контент, соответствующий всем требованиям клиента. Мы гордимся тем, что наши специалисты обладают высоким уровнем профессионализма и творческого подхода, что позволяет им находить оригинальные решения даже в самых сложных ситуациях. Вы можете быть уверены, что ваш заказ будет выполнен на высшем уровне!

Последние отзывы

Эхо 2025-10-20 22:34:27

Работа помогла мне лучше понять материал и научила структурировать информацию. Очень довольна результатом

Иветта 2025-10-11 02:39:54

Спасибо за скорость!

ДорожныйВоин 2025-10-01 17:21:53

Обратился в сервис для написания курсовой работы и остался доволен результатом. Работа выполнена в срок, качество текста на высоком уровне, все требования были учтены. Профессиональный подход авторов и внимательное отношение к деталям заслуживают положительной оценки. Рекомендую данную платформу для студентов

Вилена 2025-09-13 11:30:15

На высоте

Казак 2025-09-04 21:39:05

Ольга круто справилась, быстро, качественно и с душой подошла

Жар-птица 2025-07-27 15:47:19

Превзошли ожидание.

Эмиль 2025-07-19 20:34:15

Даже раньше срока)

Игнат 2025-07-08 05:13:42

Надежда учла все мои комментарии и пожелания, что значительно улучшило качество курсовой работы. Благодарю

BlockBuster 2025-06-25 01:19:26

Рекомендую!!!

Гелиос 2025-05-15 18:21:15

Заказала курсовую, и осталась в полном восторге! Ребята сделали всё быстро и качественно. Текст получился супер информативным, все требования были учтены. Обязательно порекомендую друзьям, такие услуги реально спасают в учёбе

Анастасия 2025-05-09 08:53:15

Поддержка клиентов отличная, всегда отвечают быстро и помогают с любыми вопросами.

Призрак 2025-05-04 18:56:30

Евгения сделала крутую работу, реально превзошла все ожидания!

Starlight 2025-05-02 16:05:30

Обслуживание здесь, как утренний кофе — бодрит и вдохновляет!

Snowflake 2025-04-29 12:48:03

Леонид просто топ! Сделал курсовую на ура, все четко и быстро. Респект, буду обращаться еще!

Олег 2025-04-20 22:44:57

Работа выполнена качественно и в срок. Тема раскрыта полностью, все требования учтены. Доволен результатом, получил хорошую оценку. Рекомендую обращаться к этим авторам

Мираж 2025-04-13 03:09:55

Супер удобно! Интерфейс просто фореве, все быстро нашла и заказала, не парилась вообще

Некоторые исполнители

Эль Фаннинг

Выполненных
работ

Положительных
отзывов

Энид Синклер

Выполненных
работ

Положительных
отзывов

user5123

Выполненных
работ

Положительных
отзывов

....

Выполненных
работ

Положительных
отзывов

Предыдущий заказ

защитное слово и презентация

Следующий заказ

Перенос графика с фото в Visio

Решили самостоятельно выполнить курсовую по python?

Для выполнения курсовой работы по тематическому моделированию новостной ленты на Python, вам потребуется пройти несколько этапов, каждый из которых требует определенных знаний и навыков. Основные шаги включают в себя обработку данных, построение моделей и создание интерфейса. Первым шагом будет загрузка данных из файла в формате CSV. Для этого вы можете использовать библиотеку pandas, которая позволит вам удобно работать с данными. Необходимо будет прочитать файл и преобразовать его в DataFrame. Обратите внимание на структуру данных: вам нужно будет извлечь текст новостей для дальнейшей обработки. Следующий этап – предобработка текста. Для этого рекомендуется использовать библиотеку spaCy. Она поможет вам очистить текст от шумов, таких как знаки препинания и стоп-слова. Также стоит провести лемматизацию, чтобы привести слова к их базовым формам. Это значительно улучшит качество последующего тематического моделирования. После предобработки данных можно переходить к построению моделей. Вам нужно будет попробовать несколько подходов, таких как Gensim и bigARTM. Для этого сначала создайте "мешок слов" (bag of words) из обработанных данных. Затем определитесь с количеством тем, на которые хотите распределить новости. Попробуйте разные варианты, чтобы определить, какое количество тем дает наилучший результат. Важно варьировать параметры модели, такие как регуляризаторы, чтобы добиться лучшей когерентности. Это может потребовать нескольких итераций и сравнений результатов. Обратите внимание на метрики, которые используются для оценки качества моделей: когерентность тем и стабильность результатов. Наконец, для создания интерфейса вы можете использовать библиотеку PyQt5. Это позволит вам создать графическое представление вашей программы, где пользователи смогут загружать файлы и получать результаты тематического моделирования. Вам нужно будет продумать, как отобразить полученные темы и связанные с ними новости. Помните, что работа требует достаточного уровня знаний в области программирования на Python, а также понимания основ обработки естественного языка и машинного обучения. Не бойтесь экспериментировать и задавать вопросы, если что-то будет непонятно. Удачи в выполнении курсовой работы!

ОДНА ЗАЯВКА -
СОТНИ ИСПОЛНИТЕЛЕЙ

ПРОСТОЙ ПОИСК
ЗАКАЗОВ