Методи та підходи до категоризації коментарів користувачів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorП'ятецька, Анна Андріївна
dc.date.accessioned2021-10-18T09:53:51Z
dc.date.available2021-10-18T09:53:51Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenThesis: 85 p., 7 tabl., 28 fig., 1 appendices, 26 sources. Theme : Methods and approaches to categorization of user comments Objective: To explore the methods and approaches to categorizing text data, develop a system to determine the tone of the text using machine learning techniques to develop methods for reading and processing data to study the system and its work correctly. The result of this work is a software product in the form of an application software interface that analyzes user feedback on media content, classifies them by mood and displays real-time statistics.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 85 с., 7 табл., 28 рис., 1 додаток, 26 джерел. Тема: Методи та підходи до категоризації коментарів користувачів. Мета роботи: дослідити методи та підходи до категоризації текстових даних, розробити систему для визначення тональності тексту за допомогою методів машинного навчання, розробити методи для зчитування та обробки даних для навчання системи та її подальшої коректної роботи. Результатом даної роботи є програмний продукт у вигляді прикладного програмного інтерфейсу, який аналізує відгуки користувачів до медіаконтенту, класифікує їх за настроєм та відображає статистику у реальному часі.uk
dc.format.page95 с.uk
dc.identifier.citationП'ятецька, А. А. Методи та підходи до категоризації коментарів користувачів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / П'ятецька Анна Андріївна. – Київ, 2021. – 95 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/44529
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectаналіз текстових данихuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectкоментарі користувачівuk
dc.subjectтональність текстуuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectнеструктуровані даніuk
dc.subjecttext mininguk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectuser commentsuk
dc.subjectsentiment analysisuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectunstructured datauk
dc.titleМетоди та підходи до категоризації коментарів користувачівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Piatetska_bakalavr.pdf
Розмір:
2.13 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи