Розробка технології емоційного аналізу за допомогою методів науки про дані та алгоритмів машинного навчання

Пелішенко В. С. Розробка технології емоційного аналізу за допомогою методів науки про дані та алгоритмів машинного навчання : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / Наук. кер. І. В. Мірошниченко. Київ, 2025. 102 с.

У роботі проаналізовано сучасні методи класифікації емоцій у текстах, включаючи класичні алгоритми та моделі глибокого навчання. В результаті дослідження обґрунтовано вибір архітектури LSTM як базової для побудови інтелектуальної системи емоційної класифікації. Реалізовано повний цикл створення моделі згідно з методологією CRISP-DM — від обробки даних до розгортання у хмарному середовищі. Оптимізована модель на основі LSTM продемонструвала покращені результати: точність зросла до 93.10%, а AUROC — на 7.2%. Система є технічно ефективною та економічно доцільною, і може бути інтегрована у різні веб- та мобільні додатки для автоматизованого аналізу емоційного забарвлення текстів.