Search academic texts

Information × Registration Number 2119U007406, Article popup.category Бакалаврська робота Title Нейромережева система розпізнавання деструктивного контенту в текстових веб-ресурсах (AI translated) popup.author Гурський Олександр СергійовичHurskyi Oleksandr Serhiiovych popup.publication 01-06-2019 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/28586 popup.publisher Київ Description Кваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (54 с., 21 рис. 5 табл., 2 додатки). Об’єкт розробки – створення нейромережевої системи, яка дозволяє розпізнавати деструктивний контент в текстових веб-ресурсах. Система дозволяє: аналізувати тональність тексту с метою пошуку деструктивного контенту. Була вибрана бінарна шкала оцінювання: позитивна та негативна оцінки. Обраним типом мережі стала рекурентна нейронна мережа. В якості бази даних використовувалась база даних відкритого доступу. В ході розробки:  проведено аналіз методів класифікації тональності тексу;  сформульовані вимоги до нейромережевої системи розпізнавання деструктивного контенту;  розроблена система розпізнавання деструктивного контенту;  розроблена структура нейронної мережі для класифікації тексту;  розроблено програмне забезпечення для розпізнавання деструктивного контенту в веб-ресурсах на основі аналізу тональності тексту. Упровадження цієї системи в певні веб-ресурси дозволить оцінити думки користувачів, знайти негативні відгуки, що дасть змогу проаналізувати потенційні недоліки досліджуваного об’єкту. The diploma project includes an explanatory note (54 p., 21 fig., 2 appendices). The object of development - the creation of a neural network system, which allows you to recognize destructive content in text web resources. The system allows you to: analyze the tone of the text in order to find destructive content. The binary rating scale was selected: positive and negative. The chosen type of network has become a recurrent neural network. The database used an open access database. In the development process were resolved:  analysis of methods of classification of tonality of the text;  requirements for neural network detecting of destructive content are formulated;  a destructive content recognition system developed;  the structure of the neural network is developed for the classification of the text;  software for detecting destructive content in web resources based on the analysis of the tone of the text is developed. Implementation of this system in certain web resources will allow to evaluate the opinions of users, to find negative reviews, which will allow to analyze the potential disadvantages of the investigated object. popup.nrat_date 2025-11-05 Close