| .. | ||
| README.md | ||
| title | published | taxonomy | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Matej Kobyľan | true |
|
rok začiatku štúdia: 2020
Bakalárska práca 2023
Systém pre monitoring médií
Práca súvisí s DP Michal Stromko
Návrh na zadanie:
- Navrhnite a implementuje systém pre extrakciu textu a metainfrmácií z webových stránok alebo sociálnych sietí
- Modifikujte agenta pre získavanie textu tak aby do databázy ukladal sledované webové stránky v pravidelných intervaloch.
- Aplikujte neurónovú sieť na klasifikáciu získaných článkov.
Analýza úlohy:
Chceme vytvoriť databázu novinových článkov.
Pre článok chceme evidovať:
- zdroj
- autor
- titulok
- text rozdelený na odseky
- odkazy na iné články
- autorská sekcia
- autorské tagy alebo kľúčové slovíčka.
- perex
- dátum vydania.
- pôvodné html
Ku databáze chceme vytvoriť agenta ktorý by v pravidelnýchh intervaloch dopĺňal nové články. Agenta pre zber textu stačí modifikovať.
Ku databáze chceme vytvoriť webové rozhranie.
V databáze chceme vedieť vyhľadávať.
Chceme vedieť automaticky zistiť tému článku.
Chceme automaticky zistiť sumár článku.
- Vyberte vhodnú databázu.
- Postgres, Cassandra.
- Navrhnite schému.
- Modifikujte agenta pre zber textu.
- Implementujte webové rozhranie na prístup k databáze.
Stretnutie 30.9.2022
Úlohy:
- Prečítajte si záverečné práce J. Holp, M. Stromko.
- Vypracujte prehľad literatúry na tému "Monitorovanie médií". Otvorte si google scholar, hyhľadajte heslo "news monitoring" , "social media monitoring". Vyberte čláonky ktoré sa Vám zadajú zaujímavé, prečítajte si ch a napíšte na min. jednu stranu poznámky čo ste sa dozvedeli. Uveďte zdroje - názy článkov a autorov.
- Nainštalujte si systém Anaconda.
- Prejdite si Python tutoriál.
- Zistite si, čo je systém Elasticsearch a ako pracuje. Napíšte o tom správu na jednu stranu.
- Pomocou systému Docker si nainštalujte Elasticsdaerch 8.4
- Prejdite si tutoriál https://elasticsearch-dsl.readthedocs.io/en/latest/index.html
Zásobník úloh:
- Zistite ako pracuje agent pre zber textu - web crawler. Vyhľadajte odborné články alebo knihy na túto tému a urobte si poznámky.
- Oboznámte sa s kódom agenta websucker.
- Zistite, ako funguje knižnica BeautifulSoup.
- Urobte si GIT repozitár, kde budeme dávať kódy.