Розробка технології емоційного аналізу за допомогою методів науки про дані 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 дані та алгоритмів машинного навчання [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6656
[ДСТУ] 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. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6656 (дата звернення: 25.07.2026).
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.
Ключові слова :
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології::122 Комп’ютерні науки
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
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