Аналіз тональності тексту та обробка природної мови за допомогою штучного інтелекту для розуміння суспільних настроїв щодо повномасштабного вторгнення Російської Федерації в Україну
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Гашева Аліна Михайлівна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Гашева, А. М. (2023). Аналіз тональності тексту та обробка природної мови за допомогою штучного інтелекту для розуміння суспільних настроїв щодо повномасштабного вторгнення Російської Федерації в Україну [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5659
[ДСТУ] Гашева А. М. Аналіз тональності тексту та обробка природної мови за допомогою штучного інтелекту для розуміння суспільних настроїв щодо повномасштабного вторгнення Російської Федерації в Україну : кваліфікаційна робота бакалавра : 11 Математика та статистика. Київ, 2023. 56 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5659 (дата звернення: 25.07.2026).
Метою роботи є тренування 10 моделей для подальшого використання в цілях аналізу тональності тексту, що найкраще підходять для аналізу тексту, отриманого із соціальних мереж.
У роботі було виконане теоретичне дослідження існуючих та вибір двох основних методів на основі машинного навчання для проведення дослідження.
Було проведене навчання моделей та було застосовано найкраще натреновану модель для аналізу суспільних настроїв щодо повномасштабного вторгнення за допомогою методів та бібліотек мови програмування Python.
Досліджено 2 різних алгоритми аналізу тональності тексту: наївний баєс та алгоритм на основі опорних векторів. Було розроблено та натреновано 10 моделей, по одній на кожну релевантну модифікацію алгоритмів, на даних із соціальної мережі Twitter та платформи Youtube.
Було показано, що алгоритм на основі опорних векторів повертав кращі результати, ніж наївний баєс.
У роботі було виконане теоретичне дослідження існуючих та вибір двох основних методів на основі машинного навчання для проведення дослідження.
Було проведене навчання моделей та було застосовано найкраще натреновану модель для аналізу суспільних настроїв щодо повномасштабного вторгнення за допомогою методів та бібліотек мови програмування Python.
Досліджено 2 різних алгоритми аналізу тональності тексту: наївний баєс та алгоритм на основі опорних векторів. Було розроблено та натреновано 10 моделей, по одній на кожну релевантну модифікацію алгоритмів, на даних із соціальної мережі Twitter та платформи Youtube.
Було показано, що алгоритм на основі опорних векторів повертав кращі результати, ніж наївний баєс.
Галузі знань та спеціальності :
11 Математика та статистика
113 Прикладна математика
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.2 MB
Контрольна сума :
(MD5):9273047f553d1a02021b2cde6ed25644
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International