Дослідження методів оцінювання текстових ознак в задачі глибинного аналізу поглядів
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Магістерська дисертація: 125 c., 14 табл., 52 рис., 21 джерело 1
додаток.
Об’єктом дослідження є зібрані дописи публічної персони із
соцмережі Telegram.
Предметом дослідження є підходи та методи інтелектуального
аналізу тексту, природної обробки мови для вирішення задачі визначення
глибинного аналізу поглядів.
Метою даної роботи є створення програмного продукту формування
інтерактивного звіту для вирішення задачі класифікації поглядів авдиторії
публічного персонального новинного каналу українською мовою у
соцмережі.
У роботі досліджено, описано та використано методи, що необхідні
для вирішення задачі класифікації тексту, а також розглянуто вже існуючі
дослідження, що стосуються обраної теми.
В результаті було побудовано 14 моделей мультиноміальної
класифікації для ідентифікації 5 категорій відношення(думки) в форматі
структури, що зазначена в першопочатковому форматі у соц-мережі та 4
категорій думки, що є результатом об’єднання деяких попередніх.
Досягнуто точність ідентифікації 62% для більшості моделей в
першопочатковому форматі, та 78% у форматі об’єднаних категорій. Задача
в описаному в цій роботі форматі розглядалася вперше.
Опис
Ключові слова
обробка природної мови, згорткові нейронні мережі, глибока мережа, інтелектуальний аналіз тексту, задача пошуку глибинних поглядів, соціальні мережі, методи класифікації, машинне навчання
Бібліографічний опис
Савенко, І. М. Дослідження методів оцінювання текстових ознак в задачі глибинного аналізу поглядів : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Савенко Ілля Михайлович. - Київ, 2023. - 125 с.