СтудСфера.Ру - помогаем студентам в учёбе

У нас можно недорого заказать курсовую, контрольную, реферат или диплом

Исследование методов анализа тональности текста - Дипломная работа №43284

«Исследование методов анализа тональности текста» - Дипломная работа

  • 84 страниц(ы)

Содержание

Введение

Выдержка из текста работы

Заключение

Список литературы

Примечания

фото автора

Автор: navip

Содержание

Введение 4

Постановка задачи 8

Обзор литературы 9

Глава 1. Обзор предметной области 10

1.1. Анализ тональностей 10

1.1.1. Сущность анализа тональностей 10

1.1.2. Виды классификации тональностей 10

1.1.3. Алгоритмы анализа тональностей 11

1.1.4. Оценка качества анализа тональностей 13

1.2. Извлечение мнений 14

1.2.1. Сущность извлечения мнений 14

1.2.2. Общая модель объекта 14

1.2.3. Виды мнений 15

1.3. Уровни, на которых проводится сентимент-анализ 16

1.4. Задачи сентимент-анализа 16

1.5. Применение 17

1.6. Обзор существующих готовых решений 17

Глава 2. Проектирование системы, выполняющей сентимент-анализ 19

2.1. Конкретизация задачи 19

2.2. Входная коллекция 20

2.3. Начальные категории 21

2.3.1. Построение начальных категорий 21

2.3.2. Алгоритмы пополнения начальных категорий 22

2.3.3. Пополнение начальных категорий 24

2.4. Тональные словари 24

2.5. Общий алгоритм решения задач 24

Глава 3. Реализация системы, выполняющей синтемент-анализ 27

3.1. Анализ тональности текста с использованием word2vec и реализацией в Python 27

3.2. Используемые инструменты 34

3.3. Векторизация 35

3.4. Классификация 36

3.5. Обработка и предоставление результатов 38

Заключение 40

Список литературы 42

Приложение 46


Введение

Человек априори не может знать все на свете. Часто в жизни происходят ситуации, когда необходимо получить информацию или сделать тот или иной выбор в области знаний, о которой индивид практически ничего не знает. Именно тогда и приходится обращаться к сторонней помощи. Если раньше, еще несколько десятков лет назад, мы обращались за традиционным советом к своим друзьям, близким, знакомым, то теперь все изменилось. С бурным развитием информационно-вычислительных технологий и, в частности, глобальной паутины Интернет, для поиска необходимой информации и помощи в выборе чего-либо появилась достойная альтернатива.

Казалось бы, в век современных технологий что может быть проще, чем послать запрос поисковой машине, а она, в свою очередь, выдаст ответы на все вопросы пользователя. Но действительно ли такие инструменты поиска помогают в полной мере удовлетворить информационную потребность человека? Из-за огромного количества разнообразного контента в мировом вебе, стремительно растущего с каждым днем, очень часто релевантная информация теряется среди мегабайт бесполезных данных. К тому же традиционный информационный поиск и веб-поиск, в частности, не всегда помогает в нахождении сторонних мнений для принятия собственного решения.

Вместе с этим, последнее десятилетие характеризуется ростом популярности различных социальных систем: блогов (пр.: Livejournal , Twitter ), форумов (огромное количество тематических сообществ, пр.: Трипадвизор - форум путешествинников, Киберфорум - форум программистов), социальных сетей (пр.: ВКонтакте , Facebook , Instagram ), интернет-сервисов, аккумулирующих мнения о том или ином объекте (пр.: Яндекс.Маркет , Кинопоиск , Amazon ). Ежедневно пользователи подобных ресурсов размещают множество сообщений, материалов, высказывают мнение о том или ином объекте. На основании подобных комментариев человек может сделать вывод о том, пользоваться или нет интересующей услугой, покупать или нет нужный продукт. На данный момент, несмотря на всю полезность такого подхода к мониторингу мнений, существует ряд серьезных недостатков: сложности в ручной обработке огромных объемов данных, нахождении мнений и их эмоциональной оценки, приведении результата к удобной форме.

Исходя из выше сказанного, появляется необходимость в создании системы автоматического нахождения и анализа мнений. Подобная задача ставится в дисциплине, которая находится на стыке информационного поиска и компьютерной лингивистики - анализ тональности текста и извлечение мнений (англ. sentiment analysis & opinion mining, также употребим термин сентимент-анализ). Сентимент-анализ - система автоматического получения из текстов эмоционально окрашенной лексики и мнений по отношению к объектам, речь о которых идет в тексте. Тональностью называется эмоциональное отношение автора высказывания, к некоторому объекту, выраженное в тексте. Под мнением будем понимать эмоциональную оценку чего-либо (формальное определение вводится в главе 1.2).

Как понятно из полного названия предмета сентимент-анализа, всю дисциплину можно разделить на две большие части. Первая - анализ тональности текста, которая зачастую ставит перед собой задачу классификации корпуса документов на основе найденных в них тональностей. Вторая часть - извлечение мнений, обычно ставит перед собой целью выделить все мнения об интересующих нас объектах из корпуса документов.

Задачи обоих блоков сентимент-анализа возникли сравнительно недавно, поэтому работа над ними продолжается. Несмотря на наличие существующих инструментов и платформ, позволяющих определять не только тональность сообщений в социальных медиа, но и выявлять обсуждаемые темы, проводить анализ мнений о брендах, а также анализировать некоторые другие параметры, единого точного алгоритма решения данной задачи не существует. Следовательно, все еще актуальна задача построения системы извлечения мнений и анализа тональностей.

Актуальность исследования: Разработка программного модуля, содержащего реализации эффективных алгоритмов определения эмоциональной окраски текстов на русском языке является актуальной задачей.

Для: Twitter Facebook Вконтакте и других web-ресурсов

Объектами исследования ВКР являются методы определения тональности текста.

Предмет исследований ВКР заключается в разработке программного модуля, содержащего алгоритмы сентимент-анализа, на языке программирования Python.

Целью ВКР является разработка программного модуля на языке программирования Python, содержащего алгоритмы сентимент-анализа текстов на русском языке для автоматизации поиска.

Задачи:

1. Исследование предметной области и анализ существующих решений для задачи определения тональности текста.

2. Реализация алгоритмов измерения тональности русскоязычных текстов на языке программирования Python.

3. Разработка программного модуля, содержащего реализации методов сентимент-анализа текстов на русском языке.

Новизна работы

* Реализованы алгоритмы на языке программирования Python и подобраны метрики для методов сентимент-анализа текста на русском языке (кодирование алгоритма).

* Разработан программный модуль на языке программирования Python для сентимент-анализа тональности русскоязычных текстов.


Выдержка из текста работы

ГЛАВА 1. ОБЗОР ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

В данной главе будут рассмотрены общие теоретические аспекты анализа тональностей и выделения мнений, задачи, которые могут решаться с помощью данных методик; будет сделан обзор уже существующих технологических решений.

1.1. Анализ тональностей

1.1.1. Сущность анализа тональностей

Как уже было сказано ранее, под задачей анализа тональностей мы будем понимать нахождение в корпусе документов лексических тональностей (лексических сентиментов, слова-сентименты) -

эмоциональных составляющих, выраженных на уровне лексемы, с целью дальнейшей классификации документов этого корпуса при помощи найденных слов-сентиментов. Лексема определяется как экземпляр последовательности символов в определенном документе, объединенных в семантическую единицу для обработки. Данная задача также называется задачей классификации полярности документов, то есть определяется, является ли выраженное в документе мнение позитивным или негативным (в простейшем случае).

1.1.2. Виды классификации тональностей

Выявленные в корпусе тональности могут классифицироваться различными способами в зависимости от выбранной модели. Достаточно часто используют одномерное эмотивное пространство с полярностями “позитив” или “негатив”. Однако иногда довольно успешно применяются и более сложные подходы.

1) Классификация по бинарной шкале [17, 21].

Самый распространенный подход, в котором часто используются два класса оценок: позитивная и негативная. Несмотря на всю кажущуюся простоту данного подхода не всегда удается однозначно определить то, к какому классу можно отнести документ: оценочный текст может содержать признаки как позитивной, так и негативной оценки.

2) Классификация по многополосной шкале [16, 18].

Наиболее очевидный способ усложнить предыдущий подход - увеличить количество классов. Теперь градация полярностей насчитывает более чем два пункта. Первые работы с соответствующим подходом были направлены на классификацию отзывов/рецензий по несколькобалльной шкале.

3) Системы шкалирования [20].

Еще одним подходом к определению тональностей является использование систем шкалирования, посредством чего словам-сентиментам, ставятся в соответствие числа по какой-то дискретной шкале, например, от -5 до +5 (от резко негативного до резко положительного). Далее текст анализируется с помощью алгоритмов обработки естественного языка, а затем выделенные из этого текста объекты исследуются с целью понимания значения этих слов.

4) Субъективность/объективность [19].

Еще одно исследовательское направление - идентификация субъективности/объективности. В рамках данной задачи данный текст относится к одному из двух классов: субъективный или объективный. Данный подход идет в сторону усложнения методики обычной классификации полярности: субъективность слов и фраз может зависеть от контекста, а объективный документ может содержать в себе субъективные предложения.

4.3.3. Алгоритмы анализа тональностей

Анализ тональностей может быть разделен на 2 отдельные категории:

1) ручной (анализ тональности ассесорами);

2) автоматизированный анализ тональности.

Различия между этими двумя заключаются в точности и эффективности анализа. Эксперт, конечно же, гораздо корректнее обрабатывает входные данные, но при этом не может соревноваться с вычислительной машиной в объемах и скорости обрабатываемых массивов данных.

Для автоматизированного анализа тональности часто используются следующие алгоритмы:

1) На основе правил [14].

Подход заключается в генерации правил, на основе которых будет определяться тональность текста. Для этого текст разбивается на слова или последовательности слов. Затем полученные данные используются для выделения часто использующихся шаблонов, которым присваивается позитивная или отрицательная оценка.

2) С использованием словарей слов-сентиментов [4].

Часто вместе с предыдущим подходом используется работа со словарями слов-сентиментов. По найденным в тексте лексическим тональностям он может быть оценен по шкале, содержащей количество позитивной и негативной лексики. Самая простая оценка - среднее арифметическое всех значений полярности слов-сентиментов.

3) Машинное обучение без учителя [21].

Данный подход основан на идее, что наибольший вес в тексте имеют термины, которые чаще встречаются в этом тексте, и в то же время присутствуют в небольшом количестве текстов всей коллекции. Выделив эти термины и определив их тональность, можно сделать вывод о тональности всего текста целиком.


Заключение

В данной работе была рассмотрена задача автоматизированного анализа тональности текстов. Достигнуты следующие цели: - были исследованы методы сентимент-анализа. Разобраны их достоинства и недостатки, освещены их специфические и общие проблемы с технической точки зрения; - рассмотрены вызовы, с которыми приходится сталкиваться при анализе тональности текста, приведены их возможные преодоления; - произведено ознакомление с типами сентимент-анализа. Объяснена разница между ними, сделана формальная постановка задачи для каждого из них; - осуществлен обзор существующих средств для оценки тональности текста, составлена сводная таблица, наглядно демонстрирующая основные сведения рассмотренных программ и средств для автоматизированного анализа тональности текста; - изучены основные методы машинного обучения; - создан многопоточный модуль, оценивающий качество классификации. На основании проделанной работы можно сделать вывод, что, хотя анализ тональности текста ныне востребован, создано не так много качественных программных решений данной задачи, особенно в открытом доступе, с достаточно подробной документацией. Хотя стоит отметить, что на удивление большое количество ПО поддерживает русский язык, считающийся одним из самых сложных для анализа. Далеко не все программы могу решить такие проблемы сентимент-анализа, как сарказм и двусмысленность, требующие более глубокого метода обучения. И, к сожалению, абсолютно у всех программных решений, с любыми подходами к анализу или их комбинациями, есть привязка к языку, на котором создан текстовый документ. Это ограничение нельзя обойти. Исследование методов машинного обучения на семи наборах данных показало, что в случае уверенности в том, что тексты, которые будут поданы на вход классификатору, очень похожи на те, что присутствовали в обучающей выборке (чистота языка, «смайлики» и т.д.), то лучшим решением будет подбор оптимального алгоритма классификации. Для задачи анализа тональности текста наиболее подходящая метрика delta TF-IDF и разбиение текста на векторы признаков по униграммам или комбинациям униграмм с биграммами. Если же нужна большая предсказательная способность в общем случае, и есть большой обучающий набор данных, лучший выбор - сверточная нейронная сеть.


Список литературы

1) Котельников Е.В., Клековкина М.В. Автоматический анализ тональности текстов на основе методов машинного обучения // РОМИП. 2011. С. 105-120.

2) Крижановский, А.А. Автоматизированное построение списков семантически близких слов на основе рейтинга текстов в корпусе с гиперссылками и категориями // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Труды международной конференции «Диалог 2006». Бекасово, 2006. C. 297-302.

3) Лукашевич, Н.В., Четверкин, И.И. Построение модели для извлечения оценочной лексики в различных предметных областях // Моделирование и анализ информационных систем. 2013. С. 70-79.

4) Пазельская, А. Г., Соловьев, А.Н. Метод определения эмоций в текстах на русском языке // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Труды международной конференции «Диалог-2011». М.: Изд-во РГГУ, 2011. С. 510-522.

5) Худякова М.В., Давыдов С., Васильев В.Г. Классификация отзывов пользователей с использованием фрагментных правил // РОМИП. 2011. С. 36-48.

+ еще 37 источников


Примечания

Оригинал в pdf

Тема: «Исследование методов анализа тональности текста»
Раздел: Информатика
Тип: Дипломная работа
Страниц: 84
Цена: 2600 руб.
Нужна похожая работа?
Закажите авторскую работу по вашему заданию.
  • Цены ниже рыночных
  • Удобный личный кабинет
  • Необходимый уровень антиплагиата
  • Прямое общение с исполнителем вашей работы
  • Бесплатные доработки и консультации
  • Минимальные сроки выполнения

Мы уже помогли 24535 студентам

Средний балл наших работ

  • 4.89 из 5
Узнайте стоимость
написания вашей работы
Похожие материалы
  • Дипломная работа:

    Выявление запрещенного контента и девиантного поведения методами машинного обучения

    41 страниц(ы) 

    Введение 3
    Глава 1. Анализ предметной области 5
    1.1 Анализ эмоциональной окраски текстов 5
    1.2 Методы автоматического определения тональности текста 10
    1.3 Основные методы кластеризации 16
    Выводы по первой главе 20
    Глава 2. Реализация программного модуля 22
    2.1 Системы анализа тональности текста на русском языке 22
    2.2 Исходные данные 23
    2.3 Программная реализация 26
    2.4 Выводы по второй главе 35
    Заключение 37
    Список литературы 39
  • Реферат:

    Метод анализа продуктов деятельности

    8 страниц(ы) 

    1. Понятие, сущность метода анализа продуктов деятельности
    2. Возможности метода анализа продуктов деятельности
    3. Виды метода анализа продуктов деятельности
    4. Принципы, процедура проведения метода анализа продуктов деятельности
    5. Достоинства метода анализа продуктов деятельности
    6. Ограничения метода анализа продуктов деятельности
  • Курсовая работа:

    Особенности применения метода анализа продуктов деятельности в педагогических исследованиях

    38 страниц(ы) 

    Введение
    Глава 1. Характеристика метода «Анализ продуктов деятельности»
    1.1 Особенности использования метода «Анализа продуктов деятельности»
    1.2 Контекст - анализ как вариант метода «Анализа продуктов деятельности»
    1.3 Технология метода
    Глава 2. Эмпирическое изучение личности детей дошкольного возраста с изучением методов психологии
    2.1 Использование методик для изучения детей дошкольного возраста
    2.2 Методические рекомендации для изучения особенностей ребенка воспитателем дошкольного учреждения
    Заключение
    Список литературы
  • Реферат:

    В чём специфика использования метода изучения продуктов деятельности в педагогической психологии?

    17 страниц(ы) 

    Введение 3
    1 Сущность метода изучения продуктов деятельности 4
    2 Изучение продуктов деятельности в педагогической психологии 9
    Заключение 17
    Список литературы 18
  • Контрольная работа:

    Методы анализа документов. Психологические проблемы взаимодействия с аудиторией

    20 страниц(ы) 

    Введение….
    1. Методы анализа документов….
    1.1 Традиционный анализ….
    1.2 Контент-анализ….
    2. Психологические проблемы взаимодействия с аудиторией….….
    2.1 Аудитория. Понятие, характеристики….…
    2.2 Психологические проблемы взаимодействия с аудиторией….
    Заключение….
    Список использованной литературы….
    3. Напишите корреспонденцию для корпоративного издания Вашего предприятия, в основе которой лежит календарная дата. В качестве источников используйте календари, энциклопедии, Интернет….
    4. Напишите тематическое обозрение для Вашего руководителя….
    5. С какими СМИ целесообразнее заключить договор об информационном обслуживании Вашего предприятия? Обоснуйте ответ
  • Дипломная работа:

    Методика работы с музыкальным текстом на основе музыкально-компьютерных технологий

    102 страниц(ы) 

    Введение….….….3
    Глава 1. Теоретические основы работы с музыкальным текстом на основе музыкально-компьютерных технологий
    1.1 Работа с музыкальным текстом. История и теория….….….11
    1.2 Музыкально-компьютерные технологии….22
    Глава 2. Педагогические основы работы с музыкальным текстом на основе музыкально-компьютерных технологий
    2.1. Формы и методы работы с музыкальным текстом на основе
    музыкально-компьютерных технологий.….….33
    2.2 Эксперимент и его результаты….….….59
    Заключение….….68
    Список литературы….….70
    Приложения….73

Не нашли, что искали?

Воспользуйтесь поиском по базе из более чем 40000 работ

Наши услуги
Дипломная на заказ

Дипломная работа

от 8000 руб.

срок: от 6 дней

Курсовая на заказ

Курсовая работа

от 1500 руб.

срок: от 3 дней

Отчет по практике на заказ

Отчет по практике

от 1500 руб.

срок: от 2 дней

Контрольная работа на заказ

Контрольная работа

от 100 руб.

срок: от 1 дня

Реферат на заказ

Реферат

от 700 руб.

срок: от 1 дня

Другие работы автора
  • Дипломная работа:

    Пути достижения метапредметных результатов освоения ООП во внеурочной деятельности

    71 страниц(ы) 

    ВВЕДЕНИЕ…2
    ГЛАВА I ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФОРМИРОВАНИЯ МЕТАПРЕДМЕТНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ВО ВНЕУРОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
    1.1. Общая характеристика метапредметных результатов начального общего образования…10
    1.2. Возможности внеурочной деятельности в формировании метапредметных результатов….28
    1.3. Программа внеурочной деятельности по достижению метапредметных результатов….36
    ВЫВОДЫ ПО ПЕРВОЙ ГЛАВЕ…41
    ГЛАВА II ОПЫТНО-ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ РАБОТА ПО ДОСТИЖЕНИЮ МЕТАПРЕДМЕТНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ НАЧАЛЬНОГО ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ВО ВНЕУРОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
    2.1.Диагностика уровня сформированности метапредметных результатов у младших школьников…43
    2.2. Опытно-экспериментальная работа по организации достижения метапредметных результатов…49
    2.3. Анализ достижения метапредметных результатов во внеурочной деятельности….66
    ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ГЛАВЕ…71
    ЗАКЛЮЧЕНИЕ…73
  • Дипломная работа:

    Структурно-семантический анализ английских и русских компаративных фразеологических единиц

    66 страниц(ы) 

    Введение….3
    Глава I. Исследование фразеологического фонда английского и
    русского языков….6
    1.1. Понятие фразеологической единицы. Её свойства.….6
    1.2. Классификации фразеологических единиц….….13
    1.3.Характеристика семантического поля фразеологических единиц….….…25Выводы по главе I. ….….28
    Глава II. Анализ компаративных фразеологических единиц…29
    2.1. Семантический анализ компаративных фразеологических единиц….29
    2.2.Семантическая классификация компаративных фразеологических единиц английского языка….….….33
    2.3. Семантическая классификация компаративных фразеологических единиц русского языка….….….39
    2.4. Структурный анализ компаративных фразеологических единиц….45
    2.5. Структурная классификация компаративных фразеологических единиц английского языка….….46
    2.6. Структурная классификация компаративных фразеологических единиц русского языка….….52
    Выводы по главе II…58
    Заключение….60
    Список литературы…62
  • Дипломная работа:

    Разработка Web – сайта с активными гиперссылками

    49 страниц(ы) 

    Введение 3
    Раздел 1. Теоретические обоснования 5
    1.1. О веб – сайте 5
    1.2. История 7
    1.3. Классификация веб- сайтов 8
    1.4. Устройство 11
    1.5. Создание сайтов 11
    1.6. Разработка дизайна 17
    1.7. Безопасность 18
    1.8. Веб- разработка 19
    1.9. Рекламный дизайн веб- сайта 20
    1.10. Продвижение сайта 23
    1.11. Домен 25
    1.12. Хостинг 32
    1.13. Киберсквоттинг 38
    Раздел 2. Этапы выполнения проекта 39
    Заключение 48
    Список используемой литературы: 49
  • Курсовая работа:

    Лексические и стилистические особенности в поэзии венера фаттахова (венер фаттахов шигъриятендӘ лексик-стилистик узенчӘлеклӘре)

    37 страниц(ы) 

    Кереш.5
    I БҮЛЕК. Татар телендә лексик һәм стилистик чараларны өйрә-
    нүнең теоретик проблемалары.8
    II БҮЛЕК. Венер Фәттахов шигъриятендә лексик-стилистик үзенчәлекләр
    2.1. Шагыйрьнең әсәрләрендә лексик катламнар.11
    2.2. В.Фәттахов әсәрләрендә стилистик үзенчәлекләр чагылы-
    шы.20
    2.3. Венер Фәттахов әсәрләрендә стилистик фигуралар кулланы-
    шы.28
    Йомгаклау….…32
    Файдаланылган әдәбият исемлеге….…33
  • ВКР:

    Освоение новых заимствований из русского и европейских языков в региональной-татарской печати

    82 страниц(ы) 

    Кереш.3
    Төп өлеш
    Беренче бүлек
    Төбәк матбугатында рус һәм европа телләреннән алынган яңа сүзләрне үзләштерү.13
    1.1 Яңа рус-европа алынмаларының тематик төркемнәре.17
    Икенче бүлек
    Электән үзләштерелгән алынмалардагы семантик-стилистик үзгәрешләр.36
    2.1. Мәгънә үзгәреше кичергән алынмалар.36
    2.2. Сүзләрнең кулланылу сферасы һәм стиле киңәю.38
    2.3.Искергән яисә элекке җәмгыятькә карата гына кулланылган алынмаларның активлашуы.39
    2.4. Тормыштагы үзгәрешләргә бәйле рәвештә актуальләшкән алынмалар.44
    Өченче бүлек
    Мәктәптә алынма сүзләрне өйрәнү буенча тел дәресләрен оештыру һәм үткәрү методикасы.47
    3.1.Тел дәресләрендә алынма сүзләрне өйрәнү буенча эш алымнары.51
    3.2.Ана теле дәресләрендә алынма сүзләрне өйрәнү буенча эш төрләре.52
    Йомгак.64
    Файдаланылган әдәбият исемлеге .66
    Кыскартылмалар исемлеге.73
    Кушымта.74
  • Дипломная работа:

    Учет расчетов с подотчетными лицами ооо «альтоком»

    85 страниц(ы) 

    Введение 3
    1 Теоретические аспекты учета расчетов с подотчетными лицами 6
    1.1 Нормативно-правовое регулирование учета расчетов с подотчетными лицами на предприятии 6
    1.2 Понятие, цели, задачи учета расчетов с подотчетными лицами на предприятии 10
    1.3 Порядок выдачи наличных денежных средств под отчет и их учет 12
    1.4 Бухгалтерский и налоговый учет расчетов с подотчетными лицами 18
    2 Анализ организации учета расчетов с подотчетными лицами в ООО «Альтоком» 25
    2.1 Общая характеристика предприятия 25
    2.2 Анализ финансового состояния за 2015-2017 гг. 31
    2.2.1 Анализ статей баланса 31
    2.2.2 Анализ финансовых результатов 37
    2.2.3 Анализ финансовой устойчивости предприятия 40
    2.2.4 Анализ коэффициентов финансового состояния 43
    2.2.5 Анализ ликвидности и платежеспособности 45
    2.3 Организация бухгалтерского учета расчетов с подотчетными лицами в ООО «Альтоком» 51
    3 Пути совершенствования учета расчетов с подотчетными лицами 61
    3.1 Выводы и рекомендации по проведенному анализу 61
    3.2 Рекомендации по совершенствованию учета расчетов с подотчетными лицами 63
    Заключение 73
    Список использованной литературы 76
    Приложения 79
  • ВКР:

    Изучение особенностей выделения татарских народных говоров приуралья и их наименований

    72 страниц(ы) 

    Кереш 3
    Төп өлеш
    Беренче бүлек.
    Урал буе татар халык сөйләшләренә хас үзенчәлекләр
    һәм атама бирү җирлеге 7
    1.1. Урта диалект сөйләшләре 7
    1.1.1. Бөре сөйләше 7
    1.1.2. Златоуст сөйләше 10
    1.1.3.Кормантау сөйләше 14
    1.1.4. Минзәлә сөйләше 16
    1.1.5. Тепекәй сөйләше 19
    1.1.6. Турбаслы сөйләше 23
    1.1.7. Учалы сөйләше 25
    2.2. Көнбатыш диалект сөйләшләре 28
    2.2.1. Байкыбаш сөйләше 28
    2.2.2. Стәрлетамак сөйләше 31
    Икенче бүлек.
    Диалект шартларында туган тел укыту методикасы һәм
    җирле сөйләш үзенчәлекләрен исәпкә алып туган тел
    укыту өчен күнегү үрнәкләре 35
    2.1. Җирле сөйләш шартларында туган тел укыту методикасы 35
    2.2. Җирле сөйләш үзенчәлекләрен исәпкә алып туган тел укыту өчен күнегү үрнәкләре 39
    2.3. Татар халык сөйләшләре буенча белемне тикшерү өчен тест үрнәкләре 49
    Йомгак 60
    Файдаланылган әдәбият исемлеге 64
  • Дипломная работа:

    Формирование приемов поисково-исследовательской деятельности в процессе обучения алгебре

    70 страниц(ы) 

    Введение….
    Глава I. Теоретические основы формирования поисково-исследовательской деятельности в процессе обучения математики…
    1.1. Сущность и содержание поисково-исследовательской деятельности….
    1.2. Особенности приемов организации поисково-исследовательской деятельности…
    Выводы по первой главе….
    Глава II. Методические основы организации поисково-исследовательской деятельности в процессе обучения алгебре.….
    2.1. Методика организации приемов поисково-исследовательской деятельности учащихся в обучении алгебры….….
    2.2. Динамика формирования приемов поисково-исследовательской деятельности учащихся в процессе обучения алгебре….….
    Выводы по второй главе….
    Заключение …
    Литература….
    Приложения…
  • Дипломная работа:

    Развитие мотивации младших школьников к изучению иностранного языка

    75 страниц(ы) 

    ВВЕДЕНИЕ….… .3
    Глава 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗВИТИЯ МОТИВАЦИИ МЛАДШИХ ШКОЛЬНИКОВ К ИЗУЧЕНИЮ ИНОСТРАННОГО ЯЗЫКА
    1.1. Мотивация учебной деятельности: сущность, типы….….….….9
    1.2.Педагогические условия формирования мотивации учения….28
    Выводы по главе 1….….48
    Глава 2. ОПЫТНО-ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ РАБОТА ПО РАЗВИТИЮ МОТИВАЦИИ МЛАДШИХ ШКОЛЬНИКОВ К ИЗУЧЕНИЮ ИНОСТРАННОГО ЯЗЫКА
    2.1. Диагностика учебной мотивации младших школьников к изучению английского языка….….51
    2.2. Система работы по развития мотивации к изучению иностранного языка в начальной школе ….54
    2.3. Анализ результатов опытно-экспериментальной работы … 61
    Выводы по главе 2….… ….66
    ЗАКЛЮЧЕНИЕ….…68
    ЛИТЕРАТУРА….….70
    Приложения
  • Дипломная работа:

    Система нравственного воспитания детей в Турции

    51 страниц(ы) 

    I. Введение.4
    Глава 1. Роль общества, школы и учителя в нравственном
    воспитании подрастающего поколения.
    1.1 Школа и учитель в нравственном становлении детей. 8
    1.2 Роль общества в развитии образования и воспитания. 14
    1.3 Некоторые требования (правила) для учителей, если они хотят
    воспитать нравственного человека. 21
    Глава 2. Методы нравственного воспитания. 24
    2.1 Убеждение и упражнения. 26
    2.2 Поощрение и наказание. 29
    2.3 Тонкость, человечность отношений между учетилями и
    воспитанниками как источник нравственного воспитания. 34
    Заключение. 38
    Библиография. 41
    Приложение. 44