Застосування методів градієнтного бустингу на прикладі задач аналізу тональності тексту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЯворський, Олександр Андрійович
dc.contributor.authorАсєко-Нкілі, Андрій Мігельович
dc.date.accessioned2023-09-10T15:39:58Z
dc.date.available2023-09-10T15:39:58Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractНазва кваліфікаційної роботи: " Застосування методів градієнтного бустингу на прикладі задач аналізу тональності тексту". Опис роботи: Робота складається з 42 сторінок, включає 13 рисунків, 4 таблиці та містить 19 джерел. Метою роботи є створення реалізації та дослідження побудованої моделі градієнтного бустингу для класифікації думок у тексті. Об'єктом дослідження тональність тексту та думки які він поширює. У ході дослідження була розроблена модель градієнтного бустингу для класифікації тональності повідомлень. В роботі представлений детальний аналіз передобробки даних, включаючи особливості даних та їх вплив на роботу моделі. Результати роботи представлені у вигляді графіків з аналізом отриманої моделі та її ефективності. Вказані напрямки можливого вдосконалення отриманих результатів.uk
dc.description.abstractotherTitle of the qualification work: "Application of Gradient Boosting Methods in Sentiment Analysis Tasks" Description of the work: The work consists of 42 pages, including 13 figures, 4 tables, and contains 19 references. The aim of the work is to develop and investigate the implemented model of gradient boosting for sentiment analysis in text. The object of the research is messages from the social media platform Twitter, while the subject of the research is the opinions expressed in these messages. During the research, a gradient boosting model for sentiment classification of messages was developed. The work presents a detailed analysis of data preprocessing, including the characteristics of the data and their impact on the model's performance. The results of the work are presented in the form of graphs with an analysis of the obtained model and its effectiveness. Furthermore, ideas for further improvement and enhancement of the model are provided.uk
dc.format.extent42 с.uk
dc.identifier.citationАсєко-Нкілі, А. М. Застосування методів градієнтного бустингу на прикладі задач аналізу тональності тексту : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Асєко-Накілі Андрій Мігельович. – Київ, 2023. – 42 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60126
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectградієнтний бустингuk
dc.subjectgradient boostinguk
dc.subjectрозріджені матриціuk
dc.subjectsparce matricesuk
dc.subjectтональність текстуuk
dc.subjectsentiment analysisuk
dc.subjectxgboostuk
dc.subjectxgboostuk
dc.titleЗастосування методів градієнтного бустингу на прикладі задач аналізу тональності текстуuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
AsekoNkili_bakalavr.pdf
Розмір:
1.61 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

Бакалаврські роботи (ММАД)
Бакалаврські роботи