Розробка технології емоційного аналізу за допомогою методів науки про даті та алгоритмів машинного навчання
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2025
Автор(и) :
Пелішенко, Владислав Святославович
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Пелішенко, В. С. (2025). Розробка технології емоційного аналізу за допомогою методів науки про даті та алгоритмів машинного навчання [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/20198
[ДСТУ] Пелішенко В. С. Розробка технології емоційного аналізу за допомогою методів науки про даті та алгоритмів машинного навчання : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / наук. кер. І. В. Мірошниченко. Київ, 2025. 102 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/20198 (дата звернення: 25.07.2026).
Мета дипломної роботи магістра – розробка покращеної технології емоційного аналізу за допомогою методів науки про дані та алгоритмів машинного навчання.
Об’єкт дослідження – процеси емоційного аналізу користувачів.
Предмет дослідження – методи науки про дані та алгоритми машинного навчання для емоційного аналізу.
Наукова новизна роботи – розроблено удосконалену технологію емоційного аналізу за допомогою алгоритмів машинного навчання, яка відрізняється від існуючих впровадженням завчасно натренованого корпусу векторних представлень слів, регуляризатора та вкладання слів.
У роботі досліджуються існуючі підходи до емоційного аналізу за допомогою алгоритмів машинного навчання. Розробляється удосконалена технологія емоційного аналізу за допомогою нейронних мереж, а також проводиться обґрунтування доцільності впровадження запропонованої технології. Наводяться рекомендації щодо практичного впровадження технології.
Дипломна робота складається зі вступу, основної частини, яка включає чотири розділи, висновків та списку використаних джерел. Всього налічує 92 сторінки, перелік посилань з 36 джерел на 4 сторінках та 3 додатків.
Ключові слова: емоційний аналіз, нейронні мережі, обробка природньої мови, навчання з розширеною пам’яттю.
Об’єкт дослідження – процеси емоційного аналізу користувачів.
Предмет дослідження – методи науки про дані та алгоритми машинного навчання для емоційного аналізу.
Наукова новизна роботи – розроблено удосконалену технологію емоційного аналізу за допомогою алгоритмів машинного навчання, яка відрізняється від існуючих впровадженням завчасно натренованого корпусу векторних представлень слів, регуляризатора та вкладання слів.
У роботі досліджуються існуючі підходи до емоційного аналізу за допомогою алгоритмів машинного навчання. Розробляється удосконалена технологія емоційного аналізу за допомогою нейронних мереж, а також проводиться обґрунтування доцільності впровадження запропонованої технології. Наводяться рекомендації щодо практичного впровадження технології.
Дипломна робота складається зі вступу, основної частини, яка включає чотири розділи, висновків та списку використаних джерел. Всього налічує 92 сторінки, перелік посилань з 36 джерел на 4 сторінках та 3 додатків.
Ключові слова: емоційний аналіз, нейронні мережі, обробка природньої мови, навчання з розширеною пам’яттю.
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 :
2.15 MB
Контрольна сума :
(MD5):3a2a999018964b96e317da0f4079eab3
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International