Елементи нейромережної технології аналізу ставлення користувачів Twitter до брендів
Тип публікації :
Стаття
Дата випуску :
15 грудня 2023 р.
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Журнал :
Випуск :
1 (2)
ISSN :
2788-6603
Початкова сторінка :
13
Кінцева сторінка :
22
Цитування :
[APA 7] Жуланова, О., & Ващіліна, О. В. (2023). Елементи нейромережної технології аналізу ставлення користувачів Twitter до брендів. Сучасні інформаційні технології, (1 (2)), 13–22. https://doi.org/10.17721/AIT.2023.1.02
[ДСТУ] Жуланова О., Ващіліна О. В. Елементи нейромережної технології аналізу ставлення користувачів Twitter до брендів. Сучасні інформаційні технології. 2023. № 1 (2). С. 13—22. DOI: 10.17721/AIT.2023.1.02 (дата звернення: 25.07.2026).
В с т у п . Висвітлено проблему ефективної організації збору й аналізу інформації про ставлення користувачів мережі "Твітер" до брендів у формі програмного застосунку. Розглянуто проблеми дослідження сучасних засобів збору й аналізу інформації; визначення функціоналу, який має реалізовувати застосунок; аналізу архітектурних рішень і вибору програмних засобів, необхідних для його реалізації.
М е т о д и . У процесі досліджень застосовано теорію маркетингу у сфері збору інформації про висновки споживачів, досліджено методи аналізу інформації з метою класифікації настрою споживачів, емпіричний аналіз і синтез архітектур, що застосовувався у створенні й порівнянні моделей нейронних мереж для класифікації тексту, розроблення та побудови власної моделі для класифікації.
Р е з у л ь т а т и . У межах задачі програмної реалізації аналізу тексту твітів досліджено архітектуру згорткових і рекурентних нейронних мереж, здійснено порівняння різних значень гіперпараметрів нейронних мереж, зокрема і функцій активації, функцій втрат, кількості епох навчання, кількості шарів мережі, виконано порівняння різних Pythonбібліотек для оброблення природної мови в контексті оцінювання твітів.
В и с н о в к и . Практичне значення дослідження полягає у створенні програмного засобу для ефективного аналізу ставлення користувачів мережі "Твітер" до брендів, який може слугувати для підвищення ефективності маркетингової діяльності брендів.
М е т о д и . У процесі досліджень застосовано теорію маркетингу у сфері збору інформації про висновки споживачів, досліджено методи аналізу інформації з метою класифікації настрою споживачів, емпіричний аналіз і синтез архітектур, що застосовувався у створенні й порівнянні моделей нейронних мереж для класифікації тексту, розроблення та побудови власної моделі для класифікації.
Р е з у л ь т а т и . У межах задачі програмної реалізації аналізу тексту твітів досліджено архітектуру згорткових і рекурентних нейронних мереж, здійснено порівняння різних значень гіперпараметрів нейронних мереж, зокрема і функцій активації, функцій втрат, кількості епох навчання, кількості шарів мережі, виконано порівняння різних Pythonбібліотек для оброблення природної мови в контексті оцінювання твітів.
В и с н о в к и . Практичне значення дослідження полягає у створенні програмного засобу для ефективного аналізу ставлення користувачів мережі "Твітер" до брендів, який може слугувати для підвищення ефективності маркетингової діяльності брендів.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
Галузі науки і техніки (FOS) :
Комп'ютерні та інформаційні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.1 MB
Контрольна сума :
(MD5):cd0f05e5b8d1d7162db60f225873e399
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International