Яковлева, Алла ПетрівнаЗайвелєв, Юрій Ігорович2020-10-292020-10-292020-06Зайвелєв, Ю. І. Аналіз тональності текстів за допомогою згорткової нейронної мережі CNN : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Зайвелєв Юрій Ігорович. – Київ, 2020. – 94 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37037Метою даної роботи є побудова штучної нейронної мережі CNN для задачі роспізнавання емоційного забарвлення тексту, також порівняти отримані результати з базовим рішенням у цій сфері для визначення опитамальності використання даного методу обробки інформації. Таким базовим рішенням став наївний баєсівський класифікатор, котрий теж потрібно навчити та порівняти параметри що відображають точність роботи зі значеннями що дала CNN. Актуальність теми: в наш час дуже актуальною є тема обробки та аналізу тексту у тому числі на його емоційне забарвлення. Ця тема є актуальною у бізнесі для аналізу наприклад відгуків від клієнтів чи виявлення потенційно небезпечних осіб за забарвленням їх текстів тощо. Тобі є необхідним виявляти ефективні моделі для їх вдосконалення та прогресу. Предметом дослідження є згорткова нейронна мережа котру ми будуємо з комбінації певних шарів, а також варіюючи її гіперпараметри, також є наївний баєсівський класифікатор. Об’єктом досліджень є підготована за певними стандартами вибірка, котра складається з коментарів та постів соціальної мережі твітер, котрі мають різну довжину та емоційне забарвлення. Метод дослідження: застосована згорткова нейронна мережа, а також наївний баєсівській класифікатор, а також підходи до навчання CNN такі як навчання моделі Word2Vec для embedding шару CNN, алгоритми навчання мережі були виконані на мови програмування Python 3. Отримані результати: Була побудована та навчена штучна нейрона мережа CNN з використанням певних підходів, наприклад переднавчання embedding шару, також був навчений наївний баєсівьский класифікатор на тренувальній вибірці коментарів та постів твітер. Далі було оцінено роботу кожного з алгоритмів на тестовій вибірці відносно їх складності реалізації, а наступним кроком було порівняно їх між собою та зроблено висновки про раціональність використання CNN.ukзгорткова нейронна мережароспізнавання емоційного забарвення текстіввекторне представленнянаївний баєсівський класифікаторconvolved neural networkrecognition of emotional coloring of textsvector representationnaive bayes's classifierBachelor Thesis94 с.