Застосування методів машинного навчання для обробки даних з user feedback

dc.contributor.authorДмитрук Ярема Володимирович
dc.date.accessioned2025-08-25T08:31:53Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractБакалаврська робота на тему - Застосування методів машинного навчання для обробки даних з user feedback. Мета роботи: розробка програмної системи для автоматизованої обробки та класифікації користувацьких відгуків із використанням методів машинного навчання. Об'єкт дослідження: процес автоматизованої обробки текстових відгуків користувачів у цифрових системах Предмет дослідження: методи машинного навчання, які застосовуються для аналізу та класифікації тональності користувацьких текстових даних. Результати дослідження: розроблено програмну архітектуру системи, реалізовано її функціональні модулі. В першому розділі проведено системний аналіз предметної області, вивчено сучасні підходи до обробки відгуків та визначено обмеження існуючих рішень. В другому розділі розроблено архітектуру програмної системи, побудовано діаграми UML та визначено функціональні компоненти з урахуванням вимог до апаратного і програмного забезпечення. В третьому розділі реалізовано програмну систему з модулями аналізу тональності, проведено експериментальне тестування, яке підтвердило ефективність обраних алгоритмів машинного навчання. Реалізовано інтеграцію класичних методів машинного навчання у розроблену систему з аналізу тональності user feedback.
dc.identifier.urihttps://repo.nung.edu.ua/handle/123456789/10518
dc.subjectАНАЛІЗ ТОНАЛЬНОСТІ
dc.subjectВІДГУКИ КОРИСТУВАЧІВ
dc.subjectМАШИННЕ НАВЧАННЯ
dc.subjectМЕТОД ОПОРНИХ ВЕКТОРІВ
dc.subjectНАЇВНИЙ БАЙЄС
dc.subjectSENTIWORDNET
dc.subjectОБРОБКА ПРИРОДНОЇ МОВИ
dc.titleЗастосування методів машинного навчання для обробки даних з user feedback
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2025_ІБ_ПЗ_ ІП-23-1-к -Дмитрук Я.В..pdf
Size:
2.22 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: