Математичне та програмне забезпечення системи класифiкацiї недоречних висловлювань у соцiальних мережах за допомогою емоцiйного забарвлення

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛiскiн, Вячеслав Олегович
dc.contributor.authorМалахатка, Олександр Володимирович
dc.date.accessioned2024-06-13T07:27:51Z
dc.date.available2024-06-13T07:27:51Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломну роботу виконано на 55 аркушах, вона мiстить 2 додатки та перелiк посилань на використанi джерела з 33 найменувань. У роботi наведено 19 рисунки та 3 таблицi. Метою даної дипломної роботи є розробка математичного та програмного забезпечення класифiкацiї повiдомлень в iнтернетi на предмет недоречностi та порiвняльний аналiз методiв машинного навчання у вирiшенi цiєї задачi. У роботi проведено аналiз iснуючих рiшень указаної задачi — штучних нейронних мереж, рiзних ансамблей дерев та баєсiвських моделей. Виконано їх порiвняння з погляду повноти отримуваних розв’язкiв, ефективностi алгоритмiв та пристосованостi методiв до використання текстових даних. Для розв’язання задачi в роботi вибрано метод наївного баєса. Було розроблено систему передбачення токсичностi повiдомлень у певнiй соцiальнiй мережi для спрощення задачi модерацiї.
dc.description.abstractotherThe thesis is presented in 55 pages, It contains 2 appendixes and bibliography of 33 references. Ninetenn figures and 3 tables are given in the thesis. The purpose of this thesis is the development of mathematical and software for the classification of messages on the Internet for inappropriateness, and the comparative analysis of machine learning methods for solving this problem. The paper analyzes existing solutions to the specified problem — artificial neural networks, various ensembles of trees, and Bayesian models. They were compared in terms of the completeness of the obtained solutions, the algorithms’ efficiency, and the methods’ adaptability to the use of textual data. To solve the problem, the naive Bayes method was chosen in the paper. A system for predicting messages’ toxicity in a certain social network was developed to simplify the moderation task.
dc.format.pagerange85 с.
dc.identifier.citationМалахатка, О. В. Математичне та програмне забезпечення системи класифiкацiї недоречних висловлювань у соцiальних мережах за допомогою емоцiйного забарвлення : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Малахатка Олександр Володимирович. – Київ, 2023. – 85 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/67143
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвисолювання
dc.subjectнаiвний баєс
dc.subjectтоксичнiсть
dc.subjectсоцiальнi мережи
dc.subjectчисленне представлення текстiв
dc.titleМатематичне та програмне забезпечення системи класифiкацiї недоречних висловлювань у соцiальних мережах за допомогою емоцiйного забарвлення
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ПМА)
Бакалаврські роботи