Разработка интеллектуального обработчика электронной почты с использованием нейронных сетей

Тема работы:

Разработка интеллектуального обработчика электронной почты с использованием нейронных сетей

Номер работы:

1115696

Раздел:

Магистерские работы   →   Информационное обеспечение, программирование

Год сдачи:

03.11.2023

Количество страниц:

96 стр.

Содержание:

Оглавление
Введение 3
1 Исследование и анализ состояние дел в области и определение основных подходов для решения задачи классификации сообщений электронной почты 7
1.1 Особенности организации работы электронной почты и технологий работы c сообщениями 7
1.2 Сравнительный анализ решений, обеспечивающих классификацию сообщений электронной почты 15
1.3 Выводы по первой главе. Постановка задачи исследования 25
2 Теоретические аспекты методов анализа и технологий обработки электронных сообщений согласно типам 27
2.1 Изучение основ обработки естественного языка и алгоритмов классификации 27
2.2 Оценка качества классификации по типам на основе предметнозависимого словаря ключевых слов 42
2.3 Основные модели для обработки естественного языка 47
2.4 Выводы по второй главе 56
3 Исследование задачи классификации сообщений электронной почты по типам при использовании нейронных сетей 58
3.1 Описание архитектуры решения 58
3.2 Описание набора данных и их предварительной обработки 70
3.3 Обучение нейронной сети с различными гиперпараметрами 73
3.4 Сравнение и оценка полученных результатов, формирование выводов и рекомендаций по результатам проведённых исследований. 83
3.5 Выводы по третьей главе 92
Заключение 94
Список использованных источников 96

Выдержка из работы:

Введение
Не смотря на развитие различных технологий взаимодействия для клиентов и сотрудников компаний, а также обеспечения внутренней среды интеграции специалистов электронная почта является до сих пор наиболее востребованным инструментом. Благодаря простой технологии обмена, действующей даже в офлайн режиме, передаются коммерческие предложения, заявки, запросы, техническая и финансовая документация и многое другое.
Наряду с большим числом достоинств электронной почты нельзя забывать и о имеющихся недостатках. В первую очередь, они связаны с имеющимися рисками информационной безопасности.
Стандартные почтовые системы, чаще всего, не обладают достаточной защищенностью для передачи данных конфиденциального характера. Кроме этого, возможность передачи разнообразной информации с помощью описанной технологии формирует большие объемы данных, требующие обработки..
……………………………………….

1 Исследование и анализ состояние дел в области и определение основных подходов для решения задачи классификации сообщений электронной почты
1.1 Особенности организации работы электронной почты и технологий работы c сообщениями
Электронная почта является одним из наиболее востребованных инструментов, направленных на обеспечение коммуникации и обмена документами во всем мире. В условиях интенсивного развития сферы ИТ, безусловно, постоянно появляются другие решения для обмена сообщениями и онлайн-файлами, однако заменить электронную почту, например, при передаче и получении данных конфиденциального характера на предприятиях и в организациях они пока не смогли.
Наряду с большим числом достоинств электронной почты нельзя забывать и о имеющихся недостатках. В первую очередь, они связаны с имеющимися рисками информационной безопасности. Стандартные почтовые системы, чаще всего, не обладают достаточной защищенностью для передачи данных конфиденциального характера. Это приводит к тому, что электронная почта рассматривается внешними злоумышленниками в качестве все более уязвимой мишени. Кроме этого, она уязвима и для внутренних угроз.
..............................................
Список использованных источников
1. Бастиан Ш. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python / Ш. Бастиан. – Москва: ДМК Пресс, 2019. – 358 с. – ISBN 978-5-97060-506-6.
2. Бенгфорт Б. Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка / Б. Бенгфорт, Р. Билбро, Т. Охеда. – Санкт-Петербург: Питер, 2019. – 368 с. – ISBN 978-5-4461-1153-4.
3. Богдан А.А. Классификация и обработка электронных сообщений / А.А. Богдан, Н.В. Лапицкая // В сборнике: Информационные технологии и системы 2019 (ИТС 2019). материалы международной научной конференции. – 2019. – С. 192-193.
4. Бурков А. Машинное обучение без лишних слов / А. Бурков. – Санкт-Петербург: Питер, 2020. – 192 с. – ISBN 978-5-4461-1560-0.
.....................................................