Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
Search Results
Item Обробка природної мови для аналізу тональності(Cумський державний університет, 2024) Грибініченко, Я.А.У роботі розроблено систему для автоматичного визначення тональності текстів. Була реалізована модель на основі нейронної мережі, яка використовує рекурентні шари LSTM для врахування контексту слів, а також алгоритм LIME для пояснення результатів класифікації, що дозволяє визначати ключові слова, що впливають на прийняття рішень. Тестування показало, що модель досягає точності 91% на тренувальній вибірці та 88% на валідаційній після трьох епох навчання, що підтверджує її високу ефективність. Було виявлено деякі труднощі, зокрема недостатня вага деяких слів у навчальному наборі, однак ці проблеми були вирішені шляхом додавання нових даних і вдосконалення алгоритму обробки текстів. В результаті точність фінальної моделі склала 85%, що робить її придатною для практичних застосувань, таких як аналіз відгуків, моніторинг соціальних мереж чи автоматизація аналітики текстових даних.