Застосування методів машинного навчання для виявлення психічних захворювань

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСтусь, Олександр Вікторович
dc.contributor.authorЦупрун, Ілля Юрійович
dc.date.accessioned2023-04-14T08:10:26Z
dc.date.available2023-04-14T08:10:26Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 127 с., 28 табл., 33 рис., 23 джерел, 1 додаток. Об’єктом дослідження є зібрані дописи користувачів із соцмережі Reddit. Предметом дослідження є підходи та методи машинного навчання та обробки природної мови для вирішення задачі класифікації текстів. Метою даної роботи є створення системи для ідентифікації психічних захворювань на основі дописів користувачів у соцмережах, тобто вирішити задачу класифікації текстів у вказаній предметній області. Методи обробки природної мови в останні роки отримали великий поштовх для розвитку та на сьогоднішній день, їх використання призвело до приголомшливих досягнень у різних сферах, від медицини до науки та розваг. У роботі було описано та використано методи необхідні для розв’язання задачі класифікації тексту, а також оглянуто вже існуючі дослідження, що стосуються даної теми. В результаті було побудовано 8 моделей бінарної класифікації для ідентифікації 8 видів психічних захворювань та досягнуто точності ідентифікації на рівні 70-85% для більшості моделей, що покращує існуючі на сьогоднішній день досягнення у вирішенні посталеної проблеми.uk
dc.description.abstractotherMaster’s thesis: 127 p., 28 tab., 33 fig., 23 references, 1 appendix. The object of the study is the collected user posts from the social network Reddit. The subject of research is approaches and methods of machine learning and natural language processing to solve the problem of text classification. The aim of this work is to create a system for identifying mental illnesses based on user posts in social networks, that is, to solve the problem of text classification in mentioned subject area. Natural language processing techniques have received a great impulse for development in recent years. Today, their use has led to amazing achievements in various fields, from medicine to science and entertainment. Methods required to solve the problem of text classification were described and used in the paper, as well as existing studies related to this topic were reviewed. As a result, 8 binary classification models were built to identify 8 types of mental illnesses and the identification accuracy of 70-85% was achieved for most models, which improves the existing achievements in solving the problem.uk
dc.format.extent127 с.uk
dc.identifier.citationЦупрун, І. Ю. Застосування методів машинного навчання для виявлення психічних захворювань : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Цупрун Ілля Юрійович. - Київ, 2022. - 127 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54601
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectобробка природної мовиuk
dc.subjectглибока мережаuk
dc.subjectкласифікація текстуuk
dc.subjectідентифікація психічних захворюваньuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectсоціальні мережіuk
dc.subjectметоди класифікаціїuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleЗастосування методів машинного навчання для виявлення психічних захворюваньuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tsuprun_magistr.pdf
Розмір:
2.73 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