Автоматизована система визначення стилю тексту на основі NLP

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorРоманкевич, Олексій Михайлович
dc.contributor.authorПетраш, Антон Степанович
dc.date.accessioned2025-07-02T11:21:04Z
dc.date.available2025-07-02T11:21:04Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractКваліфікаційна робота включає в себе пояснювальну записку (52 стор. 5 рис. 2 табл., 3 додатки) Метою даного дипломного проекту є розробка програмного забезпечення для автоматизованого визначення стилю тексту на основі технологій машинного навчання та обробки природної мови. Система дозволяє аналізувати введений користувачем текст і визначити до якого з стилів він відноситься. Розроблена програма забезпечує швидке і точне визначення стилю, повторне використання навчених моделей, можливість масштабування під вужчі та ширші завдання. Систему можна інтегрувати в освітні платформи, інструменти для редакції текстів, системи контролю якості текстів. Для розробки програмного забезпечення було використано середовище розробки Visual Studio Code та мову програмування Python. Форматом зберігання даних для навчання і тестування було обрано CSV. Модель побудована на основі алгоритму LinearSVC, а векторизатор на основі методу TF-IDF. В ході розробки було проведено аналіз існуючих рішень з класифікації стилю тексту, обґрунтовано вибір технологій за допомогою яких було виконано завдання, реалізовано алгоритм обробки помилок, використовуючи обрані технології було розроблено програму яка дає змогу визначити стиль заданого користувачем тексту.
dc.description.abstractotherThe qualification work includes an explanatory note (52 p. 5 img. 2 tables, 3 appendices). The main object of this project is the development of software for automated text style detection based on machine learning and natural language processing technologies. The system allows analyzing the text entered by the user and determining which style it belongs to. The developed program provides fast and accurate style detection, reuse of trained models, and the ability to scale to narrower and broader tasks. The system can be integrated into educational platforms, text editing tools, and text quality control systems. The Visual Studio Code development environment and Python programming language were used to develop the software. CSV was chosen as the data storage format for training and testing. The model is based on the LinearSVC algorithm, and the vectorizer is based on the TF-IDF method. During development, an analysis of existing solutions for text style classification was carried out, the choice of technologies with which the task was performed was substantiated, an error processing algorithm was implemented, and a program was developed using the selected technologies to determine the style of the user-specified text.
dc.format.extent64 с.
dc.identifier.citationПетраш, А. С. Автоматизована система визначення стилю тексту на основі NLP : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп’ютерна інженерія / Петраш Антон Степанович. – Київ, 2025. – 64 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74586
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectвизначення стилю тексту
dc.subjectпрограмне забезпечення
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectnatural language processing
dc.subjecttext style detection
dc.subjectsoftware
dc.subjectmachine
dc.titleАвтоматизована система визначення стилю тексту на основі NLP
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Petrash_bakalavr.pdf
Розмір:
1.74 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 (СПСКС)
Бакалаврські роботи