title: Automatic identification of useful feedback from comments to the educational resources of the JetBrains Academy platform
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Мамаев Иван Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Mamaev Ivan Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Варенникова Анастасия Станиславовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Varennikova Anastasia Stanislavovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Митренина Ольга Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mitrenina Olga Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:50:41Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:50:41Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 070077
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40344
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе исследуются методы классификации текстов, совмещающих в себе естественный язык и части кода на языке программирования Python. В практической части рассматривается реализация программы для автоматической сортировки комментариев студентов обучающей платформы "JetBrains Academy". Алгоритм возвращает только полезную обратную связь к обучающим материалам на сайте компании, на основе которых можно внести улучшения в теорию и практические задания. В программе использует один из четырех методов машинного обучения с учителем, описанных в теоретической главе, в сочетании с дополнительной проверкой на наличие в текстах определенных n-грамм, указывающих на релевантность комментария. Также в работе подробно описывается очистка исходного размеченного датасета, предобработка комментариев в нем и векторизация текстовых данных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper investigates the text classification methods that combine natural language and code blocks written in Python programming language. The study focuses on a Python program which automatically sorts feedback comments from students of the online educational platform "JetBrains Academy". The algorithm returns only the insightful feedback on the educational content published on the company website, which can later be used to improve the theoretical section as well as practical assignments. The program utilizes one the the four supervised machine learning methods described in the theoretical chapter, along with an additional check for the presence of certain n-grams in the texts, indicating the relevance of the comment. The paper also contains the detailed description of the tagged dataset cleaning, the preprocessing of comments in it, and the vectorization of textual data.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Python
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: естественный язык
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: датасет
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение с учителем
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: векторизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: n-граммы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регулярные выражения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Python
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dataset
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: supervised learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: vectorization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: n-gramms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regular expressions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic identification of useful feedback from comments to the educational resources of the JetBrains Academy platform
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое выявление полезной обратной связи из комментариев к обучающим материалам платформы "JetBrains Academy"
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Varennikovoj_Anastasii.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40344/2/VKR_Varennikovoj_Anastasii.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,17 MB
resources.filename: reviewSV_nauchkuk_varennikova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40344/3/reviewSV_nauchkuk_varennikova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 113,42 kB
resources.filename: reviewSV_st070077_Varennikova_Anastasia_Stanislavovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40344/4/reviewSV_st070077_Varennikova_Anastasia_Stanislavovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,36 kB