Розроблення моделі інтелектуального аналізу емоційного забарвлення контенту на e-commerce платформах

Ковальчук Д. Р. Розроблення моделі інтелектуального аналізу емоційного забарвлення контенту на e-commerce платформах : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / Наук. кер. О. В. Заріцький. Київ, 2025. 115 с.

Мета дипломної роботи магістра - розробка ефективної моделі інтелектуального аналізу емоційного забарвлення текстового контенту на платформах електронної комерції з використанням сучасних методів машинного навчання, а також створення прикладного інструменту у вигляді програмного інтерфейсу (API) для практичного застосування результатів аналізу.
Об’єкт дослідження - процеси аналізу емоційної полярності текстових відгуків користувачів в e-commerce середовищі.
Предмет дослідження - методи попередньої обробки текстових даних, машинного навчання та глибокого навчання для класифікації полярності, а також підходи до розгортання та інтеграції розробленої моделі в інфраструктуру електронної комерції.
Наукова новизна роботи полягає в удосконаленні аналізу емоційного забарвлення текстів шляхом поєднання лінгвістичного та семантичного аналізу з використанням трансформерних моделей, зокрема компактної моделі TinyBERT, яка на відміну від існуючих методів була адаптована до задачі бінарної класифікації полярності.
У роботі проведено огляд наукових джерел щодо методів аналізу емоційного забарвлення текстового контенту, а також досліджень, присвячених ефективності різних моделей у задачах обробки природної мови, зокрема в контексті класифікації емоційної полярності. Розглянуто наукові праці, що демонструють доцільність застосування трансформерних архітектур, таких як BERT і його модифікацій, для задач емоційного аналізу. Окрему увагу приділено аналізу джерел, які підтверджують актуальність теми дослідження, зокрема динаміці зростання обсягів текстового контенту в інтернет-магазинах та стрімкому розвитку e-commerce як галузі. Здійснено збір і обробку текстових даних, реалізовано процес побудови моделі, її тренування та оцінювання за допомогою метрик точності, влучності, повноти та F1-міри. Створено API для забезпечення практичного застосування розробленої системи в e-commerce контексті.