Інтелектуальна система дослідження та аналізу текстів на предмет наявності спойлерів у оглядах медіаконтенту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГоловченко, Максим Миколайович
dc.contributor.authorКущ, Антон Віталійович
dc.date.accessioned2021-03-11T13:30:12Z
dc.date.available2021-03-11T13:30:12Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractenThe relevance of the topic: application of semantic data analysis methods to identify spoilers in media content reviews; lack of anautomated system for determining spoilers in reviews of media content of the Telegram platform. The purpose of the study: creation of an intelligent system of research and analysis of texts for the presence of spoilers in media content reviews. To achieve this goal, the following tasks were set: analyze existing methods for determining spoilers in the text; implement three methods for determining spoilers in the text; compare the results of the effectiveness of the implemented methods and choose the most effective; develop a software application that will use the selected method; develop a startup project for the created system. The object of research: analysis of text data for the presence of spoilers. The subject of research: algorithms and methods for automated detection of spoilers in media content reviews. Methods of research: methods of text data processing based on semantic analysis using deep learning concepts. Scientific novelty: the scientific results of the research are: application of methods of semantic analysis of text data to determine spoilers in reviews of media content; development of a comprehensive solution for anautomated system for determining spoilers in reviews of media content of the Telegram platform. The practical significance of the obtained results is determined by the fact that the implemented system can be used for automated detection of spoilers in media content reviews in groups of the Telegram platform, discussions, etc. Relationship with working with scientific programs, plans, topics: the work was performed at the Department of Automated Information Processingand Management Systems of the National Technical University of Ukraine “Kyiv Polytechnic Institute Igor Sikorsky” within the topic “Intelligent system of research and analysis of texts for the presence of spoilers in media content reviews”. Publications: scientific provisions of the research were published in the abstracts of the V All-Ukrainian scientific-practical conference of young scientists and students "Information systems and management technologies" (ISTU-2020) (Kyiv, 2020). Testing: the main provisions of the work were reported and discussed at the V All-Ukrainian scientific-practical conference of young scientists and students "Information systems and management technologies" (ISTU-2020) (Kyiv, 2020).uk
dc.description.abstractukАктуальність теми: застосування методів семантичного аналізу даних для визначення спойлерів у оглядах медіаконтенту; відсутність автоматизованої системи для визначення спойлерів у оглядах медіаконтенту платформи Telegram. Мета дослідження: створення інтелектуальної системи дослідження та аналізу текстів на предмет наявності спойлерів у оглядах медіаконтенту. Для реалізації поставленої мети були сформульовані наступні завдання: проаналізувати існуючі методи для визначення спойлерів у тексті; реалізувати три методи для визначення спойлерів у тексті; порівняти результати ефективності реалізованих методів та обрати найефективніший; розробити програмний додаток, який буде використовувати обраний метод; розробити стартап-проект для створеної системи. Об'єкт дослідження: аналіз текстових даних на предмет наявності спойлерів. Предмет дослідження: алгоритми та методи для автоматизованого визначення спойлерів у оглядах медіаконтенту. Методи дослідження: методи обробки текстових даних, засновані на семантичному аналізі з використанням глибинного навчання. Наукова новизна: науковими результатами магістерської дисертації є: застосування методів семантичного аналізу текстових даних для визначення спойлерів у оглядах медіаконтенту; розробка комплексного рішення автоматизованої системи для визначення спойлерів у оглядах медіаконтенту платформи Telegram. Практичне значення отриманих результатів визначається тим, що реалізована система може бути використана для автоматизованого визначення спойлерів у оглядах медіаконтенту у групах платформи Telegram, обговореннях тощо. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами:робота виконувалась на кафедріавтоматизованих систем обробкиінформації та управлінняНаціональноготехнічногоуніверситетуУкраїни «Київськийполітехнічнийінститутім. ІгоряСікорського» в рамках теми «Інтелектуальна система дослідження та аналізутекстів на предмет наявності спойлерів у оглядах медіаконтенту». Публікації: наукові положення дисертації опубліковані в тезах V Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2020) (Київ, 2020 р.). Апробація: основні положення роботи доповідались і обговорювались на V Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління» (ІСТУ-2020) (Київ, 2020 р.).uk
dc.format.page101 с.uk
dc.identifier.citationКущ, А. В. Інтелектуальна система дослідження та аналізу текстів на предмет наявності спойлерів у оглядах медіаконтенту : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Кущ Антон Віталійович. – Київ, 2020. – 101 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/39924
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсемантичний аналіз текстових данихuk
dc.subjectогляди медіаконтентуuk
dc.subjectспойлерuk
dc.subjectрекурентні нейронні мережіuk
dc.subjectsemantic analysis of text datauk
dc.subjectmedia content reviewsuk
dc.subjectspoileruk
dc.subjectrecurrent neural networksuk
dc.subject.udc004.91uk
dc.titleІнтелектуальна система дослідження та аналізу текстів на предмет наявності спойлерів у оглядах медіаконтентуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kushch_magistr.pdf
Розмір:
1.33 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (АСОІУ)
Магістерські роботи