Дослідження методів аналізу тональностей тексту

Бабаскіна, І. О.

Публікація:
Дослідження методів аналізу тональностей тексту

dc.contributor.author	Бабаскіна, І. О.
dc.date.accessioned	2020-06-06T11:38:39Z
dc.date.available	2020-06-06T11:38:39Z
dc.date.issued	2019
dc.description.abstract	Об’єктом дослідження є тональність (емоційне забарвлення) текстів природної мови. Предмет дослідження – існуючі методи аналізу тональності тексту, що базуються на використанні нейронних мереж; також використовується підхід трансферного навчання, і в результаті будуються попередньо навчені моделі для розв’язання задачі визначення тональності тексту. Методи розробки базуються на наступних мовах та технологіях: Python, Keras, TensorFlow. У результаті роботи побудовано та натреновано моделі, що можуть використовуватися для подальшого аналізу тональностей текстів, та сконструйовано веб-додаток для визначення тональності довільного тексту.	uk_UA
dc.identifier.citation	Бабаскіна І. О. Дослідження методів аналізу тональностей тексту : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121- Інженерія програмного забезпечення / І. О. Бабаскіна ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2019. – 62 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/12032
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	аналіз тональності	uk_UA
dc.subject	нейрона мережа	uk_UA
dc.subject	машинне навчання	uk_UA
dc.subject	python	uk_UA
dc.subject	тональність тексту	uk_UA
dc.subject	рекурентні нейронні мережі	uk_UA
dc.subject	згорткові нейронні мережі	uk_UA
dc.subject	трансферне навчання	uk_UA
dc.title	Дослідження методів аналізу тональностей тексту	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication