Інтелектуальний аналіз тексту на вміст інформаційно-психологічних операцій за допомогою методів глибинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТретиник, Віолета Вікентіївна
dc.contributor.authorНеділько, Дарина Вікторівна
dc.date.accessioned2024-06-13T08:43:25Z
dc.date.available2024-06-13T08:43:25Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломну роботу виконано на 89 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 25 найменування. У роботі наведено 34 рисунки та 6 таблиць. Метою даної дипломної роботи є створення інструменту для інтелектуального аналізу тексту на вміст інформаційно-психологічних операцій за допомогою методів глибинного навчання. У роботі проведено аналіз існуючих рішень указаної задачі за допомогою глибинного навчання методами навчання з учителем, без учителя, гібридними та з використанням підкріплення. Виконано їх порівняння з погляду точності отримуваних розв’язків та ефективності алгоритмів. Для розв’язання задачі в роботі вибрано гібридну модель BERT, a саме її модифікацію RoBERTa. Для тренування моделі було підготовлено набір даних, що містить новини з різних джерел. Дані були розмічені відповідно до змісту новин. Розроблено автоматизовану систему, що реалізує обраний метод. Розроблено зручний інтерфейс. Виконано тестування розробленої системи.
dc.description.abstractotherThe thesis is presented in 89 pages. It contains 2 appendixes and bibliography of 27 references. Thirty-four figures and 6 tables are given in the thesis. The goal of the thesis is to develop a tool for solving the problem of machine-based text analysis of psychological operations detection. The thesis analyzes existing solutions to the specified task using deep learning methods such as supervised learning, unsupervised learning, hybrid approaches, and reinforcement learning. A comparison is made in terms of the accuracy of the obtained results and the efficiency of the algorithms. The hybrid model BERT, specifically its modification RoBERTa, is chosen for solving the task in this thesis. A dataset containing news articles from various sources is prepared for training the model. The data is labeled according to the content of the news. An automated system is developed to implement the chosen method, along with a user-friendly interface. Testing of the developed system is performed.
dc.format.extent114 с.
dc.identifier.citationНеділько, Д. В. Інтелектуальний аналіз тексту на вміст інформаційно-психологічних операцій за допомогою методів глибинного навчання : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Неділько Дарина Вікторівна. – Київ, 2023. – 114 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/67161
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectІПСО
dc.subjectглибинне навчання
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectперевірка інформації
dc.subjectRoBERTa
dc.subjectдовга-короткочасна пам’ять
dc.subjectдвонапрямкові трансформери
dc.subjectваріаційні автоенкодери
dc.subjectметод опорних векторів
dc.titleІнтелектуальний аналіз тексту на вміст інформаційно-психологічних операцій за допомогою методів глибинного навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Nedilko_bakalavr.pdf
Розмір:
4.91 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 (ПМА)
Бакалаврські роботи