Система виявлення ознак стресу за текстовими повідомленнями в чаті
Ескіз недоступний
Дата
2019-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 99 с., 27 рис., 7 табл., 2 додатки, 33 джерела.
В роботі досліджується аналіз тональності тексту з використанням методів машинного навчання, а саме за допомогою методів глибинного навчання та ансамблів моделей.
Було розглянуто існуючі методи машинного навчання для задачі аналізу тональності тексту. Виконано огляд та побудову моделей для двох обраних методів глибинного навчання. В ході дослідження предметної області визначено особливості проблеми аналізу тональності тексту.
Для підвищення ефективності роботи класифікатора запропоновано комбінувати результати роботи побудованих моделей з використанням мета класифікатора. Показано, що навіть найпростіші архітектури ансамблів дають кращі результати, ніж окремі моделі.
Розроблено програмний продукт у вигляді чат-бота Telegram на мові програмування Java. Показано приклади застосування програми для отримання результатів аналізу текстових повідомлень.
Визначено шляхи подальшого вдосконалення системи: визначення границь між діалогами та визначення тональності у рамка одного діалогу, як контексту, класифікація саркастичних висловлювань, визначення ролі правильного використання граматики та пунктуації, орієнтовані на конкретну предметну область системи, відокремлення аспектів, стосовно яких висловлюється думка.
Опис
Ключові слова
аналіз тональності тексту, обробка природної мови, згорткові нейронні мережі, довга короткочасна пам’ять, рекурсивні нейронні мережі, ансамбль нейронних мереж, глибинне навчання, sentiment analysis, natural language processing, convolutional neural network, long short-term memory, recursive neural network, neural network ensemble, deep learning
Бібліографічний опис
Бутко, М. В. Система виявлення ознак стресу за текстовими повідомленнями в чаті : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Бутко Марко Володимирович. – Київ, 2019. – 134 с.