Математичне та програмне забезпечення системи семантичного аналізу відгуків на заклади харчування
| dc.contributor.advisor | Ліскін, В’ячеслав Олегович | |
| dc.contributor.author | Бевзюк, Костянтин Андрійович | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-22T11:24:33Z | |
| dc.date.available | 2024-05-22T11:24:33Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Дисертацію виконано на 81 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 24 найменувань. У роботі наведено 51 рисунків та 4 таблиць. Актуальність теми. У світі де інформація змінюється щосекунди дуже важко услідкувати за всім разом, тому чисельна оцінка відгуків закладів харчування спрощує наше повсякденне життя, це тим самим прискорює процеси аналізу інформації Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри прикладної математики Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є семантичний аналіз відгуків на заклади харчування, в якості прикладу буде взято кавʼярню «Starbucks». Для досягнення вказаної мети було розв’язано такі задачі: - проаналізувати існуючі рішення та знайти оптимальне для вирішення семантичного аналізу поставленої задачі; - створити математичну модель рішення для розв’язку семантичного аналізу; - імплементувати програмне забезпечення для обранної математичної моделі; - створити інтерфейс користувача для роботи з програмним засобом; Об’єктом дослідження є розробка, підбір параметрів та навчання моделі, яка зможе класифікувати великі обсяги текстових даних. Предметом дослідження є математичне та програмне забезпечення системи класифікації відгуків на заклади харчування за допомогою нейронних мереж на базі «трансформерів», це дозволить дати кількісну оцінку тексту і може бути використано для покращення якості обслуговування та задоволення потреб клієнтів у сфері гастрономії та гостинност Методи дослідження. Для розв’язання поставленої задачі використовувалися такі методи: нейронні мережі на базі рекурентних нейронних зв’язків, нейронні мережі на базі «трансформерів». Наукова новизна одержаних результатів. Було запропоновано безкоштовний веб-застосунок для семантичного аналізу коментарів на заклади харчування. Запроваджено новий метод розподілу вхідного датасету на тествоий, валідаційний та тренувальні частини. Практичне значення одержаних результатів. В майбутньому це дає поштовх розширювати моделі для обробки людської мови, а саме даний приклад легко масштабувати на базу української мови або будь-якої іншої. Апробація результатів дисертації. Основні положення й результати роботи представлено на XVІ науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг – ПМК-2023» (Київ, 28-30 листопада 2023 р.) та опубліковані у збірнику тез за результатами конференції. Публікації. Результати дисертації викладено в 1 науковій праці: - 1 публікація у тезах конференцій. | |
| dc.description.abstractother | The dissertation consists of 81 pages, including 2 appendices and a list of references with 25 entries. The work features 51 figures and 4 tables. Topic relevance. In a world where information changes every second, keeping track of everything is challenging. Therefore, numerical evaluation of feedback on food establishments simplifies our daily lives and accelerates information analysis processes. Thesis connection to scientific programs, plans, and topics. The dissertation was carried out according to the plan of scientific research of the Department of Applied Mathematics at the National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute named after Igor Sikorsky." Research goal and objectives. The research aims to conduct semantic analysis of feedback on food establishments, using the example of the "Starbucks" cafe. To accomplish this goal, the following objectives were reached: - Analyze existing solutions and find the optimal one for semantic analysis. - Create a mathematical model for solving semantic analysis. - Implement software for the chosen mathematical model. - Create a user interface for working with the software. Object of research is the development, parameter selection, and training of a model capable of classifying large volumes of textual data. Subject of research is the mathematical and software components of the feedback classification system using neural networks based on "transformers," which can provide a quantitative assessment of the text and improve service quality in the gastronomy and hospitality sector. Methods of research. The following methods were used to solve the research problem: neural networks based on recurrent connections, neural networks based on "transformers." Scientific contribution. A free web application for semantic analysis of comments on food establishments was proposed. A new method of dividing the input dataset into test, validation, and training parts was introduced. Practical value of obtained results. In the future, this opens up opportunities to expand models for natural language processing, making it easily scalable to the Ukrainian language or any other language. Approbation of thesis results. The main findings and results of the work were presented at the XVI Scientific-Practical Conference of Masters and PhD Students "Applied Mathematics and Computing – AMC-2023" (Kyiv, November 28-30, 2023) and published in the conference proceedings. Publications. The results of the dissertation are presented in 1 scientific work: - 1 publication in conference proceedings | |
| dc.format.extent | 112 с. | |
| dc.identifier.citation | Бевзюк, К. А. Математичне та програмне забезпечення системи семантичного аналізу відгуків на заклади харчування : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Бевзюк Костянтин Андрійович. – Київ, 2024. – 112 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/66838 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | семантичний аналіз | |
| dc.subject | нейронні мережі | |
| dc.subject | RNN | |
| dc.subject | трансформери | |
| dc.subject.udc | 004.62:510.22:004.023 | |
| dc.title | Математичне та програмне забезпечення системи семантичного аналізу відгуків на заклади харчування | |
| dc.type | Master Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Bevziuk_magistr.pdf
- Розмір:
- 5.13 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: