Лабораторная работа: парсинг

В представленном фрагменте лабораторной работы описывается практическая часть по задачам обработки и анализа текстовых данных с использованием методов машинного обучения. Исследование включает подготовку корпуса, предварительную обработку, извлечение признаков и оценку качества моделей на отложенной выборке. В разделе подробно рассматриваются этапы токенизации, нормализации, удаления шумов и векторизации, а также даётся обоснование выбора метрик и схемы кросс-валидации для надёжной проверки устойчивости решений. Приведены отрывки кода для ключевых этапов предобработки и примеры простых архитектур с указанием параметров обучения, батчирования и критериев ранней остановки. Оформление выдержано по требованиям ВУЗа: структура, нумерация разделов, таблицы, список литературы и приложения оформлены в соответствии с регламентом. Учитываются сроки выполнения и сдачи, предусмотрены этапы проверки уникальности текста и механизм бесплатных доработок по замечаниям руководителя. Такой подход помогает студенту понять последовательность действий, сократить время на отладку экспериментов и корректно представить результаты в отчёте. Если нужна помощь студенту с доработкой или оформлением, оставьте заявку.