Search academic texts

Information × Registration Number 2124U003855, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/68735 popup.publisher Київ Description Програма для виявлення ранніх стадій депресії аналізує текстові дані користувачів. Використано сучасні алгоритми обробки природної мови (NLP) та моделі машинного навчання для виявлення ранніх депресивний ознак у тексті. Основні методи включають попередню обробку тексту, яка охоплює нормалізацію, токенізацію, лемантизацію та видалення стоп-слів. Після цього проводиться векторизація, для приведення даних у числовий формат, та аналіз тональності за допомогою моделі машинного навчання, як Наївний Байєс (Naive Bayes), для визначення емоційного забарвлення тексту. Для виявлення ознак депресії програма аналізує вживані слова і фрази, які можуть вказувати на депресивні стани, та використовує логічні висновки для ідентифікації патернів, що свідчать про депресію. Основні бібліотеки, які використовуються, включають NLTK для обробки тексту, scikit-learn для векторизації, машинного навчання та моделювання та Pandas для роботи з даними. Результати програми дозволяють виявляти ранні ознаки депресії з високою точністю, забезпечуючи своєчасне підтримку та інтервенцію для користувачів, що допомагає знизити ризик розвитку серйозних депресивних розладів. Дипломна робота виконана на 58 сторінках, містить 20 ілюстрацій, 5 таблиць, 1 додаток, 23 джерел в переліку посилань. Мета роботи – створення веб-застосунку з використанням існуючих методів аналізу текстів для розпізнавання патернів у емоційній поведінці людини та їх ефективності у виявленні ранніх симптомів депресії. Методи та засоби: мова програмування Python, бібліотека машинного навчання Scikit-learn, модель кількісного оцінювання слів у наборі текстів природною мовою TF-IDF, допоміжний фреймворк Flask та бібліотека для обробки природної мови NLTK. Результат – програмний інструментарій для виявлення ранніх симптомів депресій у текстах. popup.nrat_date 2025-03-31 Close