Інтелектуальна система аналізу сентиментів у відгуках на основі машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПасічнюк, Антон Олександрович
dc.contributor.authorКравченко, Денис Олександрович
dc.date.accessioned2024-09-10T08:52:49Z
dc.date.available2024-09-10T08:52:49Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionІнтелектуальна система аналізу сентиментів у відгуках на основі машинного навчання розроблена з використанням сучасних технологій розробки та найкращих практик. Інтелектуальна система передбачає можливість аналізувати відгуки великою мовною моделлю на основі послуги чи товару, до якого йшов відгук. Є можливість додавати нові відгуки та дивитись архів усіх товарів та відгуків до них. Також після проведення аналізу відгуку, користувач може переглянути результати аналізу на сторінці архіву та зробити звіт. Інтелектуальна система реалізує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, тому користувач не відчуває дискомфорту при першому перегляді системи. Інтелектуальна система працює на локальному сервері, тому кожен може завантажити її та перевірити роботу. Інтелектуальна система перевірена та готовий до повноцінних навантажень у реальних умовах використання.
dc.description.abstractДипломна робота виконана на 69 сторінках, містить 11 ілюстрацій, 6 таблиць, 1 додаток, 20 джерел в переліку посилань. Мета роботи – створення програмного забезпечення для аналізу сентиментів у відгуках клієнтів на основі машинного навчання. Методи та засоби: Мова програмування Python, мова програмування JavaScript, фреймворк llama-cpp-python, допоміжні фреймворки flask та ChartsJS. Результат – Веб-застосунок для аналізу сентиментів у відгуках клієнтів на основі машинного навчання.
dc.description.abstractotherThe thesis is completed on 69 pages, contains 11 illustrations, 6 tables, 1 appendix, 20 sources in the list of references. The purpose of the work is to create software for sentiment analysis in customer reviews based on machine learning. Methods and tools: Python programming language, JavaScript programming language, llama-cpp-python framework, supporting frameworks flask and ChartsJS. The result is a web application for sentiment analysis of customer reviews based on machine learning.
dc.format.extent69 с.
dc.identifier.citationКравченко, Д. О. Інтелектуальна система аналізу сентиментів у відгуках на основі машинного навчання : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Кравченко Денис Олександрович. – Київ, 2024. – 69 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/68846
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.titleІнтелектуальна система аналізу сентиментів у відгуках на основі машинного навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kravchenko_bakalavr.pdf
Розмір:
1.47 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 (ЦТЕ)
Бакалаврські роботи