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Rampazzo, Marco (2012) Progettazione e realizzazione di un sistema di gestione di esperimenti scientifici basato su architetture Spring-Hibernate. [Magistrali biennali]

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Abstract

Negli ultimi anni l'interesse per la classificazione automatica di testi in categorie è in forte espansione. I fattori principali che hanno contribuito a promuovere questa espansione sono la maggiore disponibilità di documenti in forma digitale e la conseguente necessità di definire una struttura per la loro organizzazione in modo da migliorarne la gestione. L'approccio alla classificazione automatica si basa soprattutto su tecniche di machine learning: un processo induttivo che costruisce in modo automatico un classificatore di testi sulla base dell'analisi di un insieme di documenti preclassificati e sulle caratteristiche delle categorie di interesse. Non esiste un metodo standard per la definizione di questi classificatori; per questo i ricercatori studiano e propongono nuove soluzione per la costruzione di questi strumenti. I risultati vengono quindi pubblicati in documenti scientifici che solitamente contengono la definizione della configurazione e le prestazioni che questa configurazione ha ottenuto negli esperimenti svolti. Dai dati che solitamente vengono inseriti nelle pubblicazioni, non si hanno a disposizione tutte le informazioni per poter riprodurre gli esperimenti; ne si ha la possibilità di confrontare in modo diretto i risultati ottenuti. Lo scopo di questo progetto è quindi quello di costruire uno strumento che permetta di storicizzare gli esperimenti e che dia la possibilità di confrontare i risultati ottenuti con le diverse configurazioni. La realizzazione può essere concettualmente divisa in due parti: nella prima parte si andrà a definire come è stata progettata la base di dati che permette di memorizzare in dettaglio gli esperimenti ed i relativi risultati ottenuti, successivamente, si analizzerà come è stato strutturato ed implementato il progetto in Java che si basa sulle architetture Spring e Hibernate per la gestione ed interrogazione della base di dati. Il documento termina con le considerazioni personali sull'attività svolta e delle proposte per il miglioramento dei risultati ottenuti

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Uncontrolled Keywords:machine learning, indicizzazione automatica, esperimenti scientifici, basi di dati, Hibernate-Spring, Java
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:39799
Relatore:Di Nunzio, Giorgio Maria
Data della tesi:17 April 2012
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text

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