Дослідження методів оцінювання текстових ознак в задачі глибинного аналізу поглядів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorСавенко, Ілля Михайлович
dc.date.accessioned2023-10-23T13:34:36Z
dc.date.available2023-10-23T13:34:36Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМагістерська 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.uk
dc.description.abstractotherMaster thesis: 125p., 14 tab., 52 fig., 21ref., 1 appendix. The object of the study is the collected posts of a public figure from the Telegram social network. The subject of research is the approaches and methods of intellectual text analysis, natural language processing for solving the problem of determining the in-depth analysis of views. The purpose of this work is to create a software product for creating an interactive report to solve the problem of classifying the views of the audience of a public personal news channel in the Ukrainian language on a social network. The work examines, describes and uses the methods necessary to solve the problem of text classification, as well as considers already existing research related to the chosen topic. As a result, n models of multinomial classification were built to identify 5 categories of attitude (opinion) in the format of the structure specified in the initial format in the social network and 4 categories of opinion, which is the result of combining some previous ones. The identification accuracy of n for most models in the original format and n in the combined category format was achieved. The problem in the format described in this work was considered for the first time.uk
dc.format.extent125 с.uk
dc.identifier.citationСавенко, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61703
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectобробка природної мовиuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectглибока мережаuk
dc.subjectінтелектуальний аналіз текстуuk
dc.subjectзадача пошуку глибинних поглядівuk
dc.subjectсоціальні мережіuk
dc.subjectметоди класифікаціїuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.titleДослідження методів оцінювання текстових ознак в задачі глибинного аналізу поглядівuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Savenko_magistr.pdf
Розмір:
4.03 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 (ШІ)
Магістерські роботи