Інформаційна система аналізу відео на YouTube з використанням нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШимкович, Володимир Миколайович
dc.contributor.authorКобченко, Владислав Русланович
dc.date.accessioned2024-11-11T12:05:08Z
dc.date.available2024-11-11T12:05:08Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДана робота присвячена розробці інформаційної системи, яка аналізуватиме відеоконтент на платформі YouTube. Для цього буде розроблено графічний додаток, що відображатиме дані в текстовому та графічному форматі, який можна буде налаштовувати. Також буде можливість отримати статистику по каналу в цілому. Дані для відображення отримуватимуться за допомогою відкритого API. Так як в YouTube наразі не відображається число людей, яким не сподобалось відео, неможливо точно його оцінити. Тому задля визначення більш точної оцінки додатково буде створено нейронну мережу, що аналізуватиме коментарі до відео, а саме оцінюватиме їх тональність, яка може бути позитивною або негативною. Для цього буде досліджено відомості про засоби обробки природної мови, порівняно різні архітектури нейромереж та обрано ту, що якнайкраще підійде для цієї задачі. Після цього буде визначено оптимальні показники для архітектури. Для її навчання також буде зібрано спеціальний датасет.
dc.description.abstractotherThis work is dedicated to the development of an information system that will analyze video content on the YouTube platform. To achieve this, a graphical application will be developed to display data in both textual and graphical formats, which can be customizable. Additionally, it will be possible to obtain statistics for the channel as a whole. Data to display will be retrieved using an open API. Since YouTube currently does not show the number of people who disliked a video, it is impossible to accurately assess it. Therefore, in order to determine a more accurate assessment, a neural network will be additionally created that will analyze the comments on the video, namely, evaluate their sentiment, which can be positive or negative. To achieve this, information about natural language processing tools will be explored, various neural network architectures will be compared, and the one that best suits this task will be selected. Afterward, optimal parameters for the architecture will be determined. A specialized dataset will also be collected for training the neural network.
dc.format.pagerangeС. 169-172
dc.identifier.citationКобченко, В. Р. Інформаційна система аналізу відео на YouTube з використанням нейронних мереж / Кобченко Владислав Русланович // Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023) : матеріали V Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів, присвячених 125-й річниці КПІ ім. Ігоря Сікорського (19-21 грудня 2023 р., Київ). – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, ІПІ ФІОТ, 2023. – С. 169-172. – Бібліогр.: 13 назв.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70471
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceМатеріали V Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)», присвячених 125-й річниці КПІ ім. Ігоря Сікорського, 19-21 грудня 2023 р., Київ
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectприродна мова
dc.subjectаналіз тональності
dc.subjectRNN
dc.subjectneural network
dc.subjectnatural language
dc.subjectsentiment analysis
dc.subject.udc004.8
dc.titleІнформаційна система аналізу відео на YouTube з використанням нейронних мереж
dc.title.alternativeYouTube video analysis information system using neural networks
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Conf_SoftTech_2023_5-169-172.pdf
Розмір:
179.18 KB
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

Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)