Автоматизована система оцінки геополітичного становища України на основі статей світових медіа
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2026
Автор(и) :
Кондратенко, Дмитро Денисович
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Кондратенко, Д. Д. (2026). Автоматизована система оцінки геополітичного становища України на основі статей світових медіа [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/22582
[ДСТУ] Кондратенко Д. Д. Автоматизована система оцінки геополітичного становища України на основі статей світових медіа : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / наук. кер. О. В. Заріцький. Київ, 2026. 92 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/22582 (дата звернення: 25.07.2026).
Мета дипломної роботи магістра – розробка прототипу автоматизованої системи оцінки геополітичного становища України на основі аналізу змісту статей світових видань із використанням методів семантичного аналізу текстів.
Об’єкт дослідження – процеси аналізу текстових даних зі світових інформаційних ресурсів, що відображають геополітичне становище України.
Предмет дослідження – методи семантичного аналізу текстів та технології Data Science, що застосовуються для виявлення прихованих змістових характеристик (тональності, тематики, ключових акцентів) у масиві текстових даних і дозволяють кількісно оцінити інформаційний простір навколо заданої тематики.
Наукова новизна роботи полягає у розробці та обґрунтуванні гібридного методологічного конвеєра, який поєднує математичну строгість і обчислювальну стабільність класичного машинного навчання (посівне моделювання, щільнісна кластеризація) з когнітивною гнучкістю динамічних трансформаторних представлень для надійної ідентифікації прихованих смислових фреймів у реальному часі.
Дипломна робота складається зі вступу, основної частини, яка містить три розділи, висновків та списку використаних інформаційних джерел. Всього налічує 71 сторінку та перелік посилань з 44 джерел на 5 сторінках.
Ключові слова: семантичний аналіз, Data Pipeline, BERTopic, Seeded Topic Modeling, DeBERTa, аспектно-орієнтований сентимент-аналіз (ABSA), CRISP-DM, розподіл Діріхле.
Об’єкт дослідження – процеси аналізу текстових даних зі світових інформаційних ресурсів, що відображають геополітичне становище України.
Предмет дослідження – методи семантичного аналізу текстів та технології Data Science, що застосовуються для виявлення прихованих змістових характеристик (тональності, тематики, ключових акцентів) у масиві текстових даних і дозволяють кількісно оцінити інформаційний простір навколо заданої тематики.
Наукова новизна роботи полягає у розробці та обґрунтуванні гібридного методологічного конвеєра, який поєднує математичну строгість і обчислювальну стабільність класичного машинного навчання (посівне моделювання, щільнісна кластеризація) з когнітивною гнучкістю динамічних трансформаторних представлень для надійної ідентифікації прихованих смислових фреймів у реальному часі.
Дипломна робота складається зі вступу, основної частини, яка містить три розділи, висновків та списку використаних інформаційних джерел. Всього налічує 71 сторінку та перелік посилань з 44 джерел на 5 сторінках.
Ключові слова: семантичний аналіз, Data Pipeline, BERTopic, Seeded Topic Modeling, DeBERTa, аспектно-орієнтований сентимент-аналіз (ABSA), CRISP-DM, розподіл Діріхле.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології::122 Комп’ютерні науки
Галузі науки і техніки (FOS) :
Комп'ютерні та інформаційні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
2.56 MB
Контрольна сума :
(MD5):07c36afa8104edad7b6024671ba054fb
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International