Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003091, Article popup.category Бакалаврська робота Title Рекомендаційна система підбору книжок на основі модифікованого методу морфологічного аналізу та текстової аналітики (AI translated) popup.author Левчук Ольга ВікторівнаLevchuk Olha Viktorivna popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76231 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 96 с., 17 табл., 9 рис., 2 додатки, 14 джерел. Об’єкт дослідження – процеси формування рекомендацій для підбору художньої та нон-фікшн літератури на основі вмісту книги та відгуків користувачів на неї. Предмет дослідження – методи обробки текстових описів та читацьких відгуків для визначення категорій книг і пошуку релевантних аналогів на основі модифікованого методу морфологічного аналізу. Мета роботи – створення інтелектуальної системи рекомендацій книг, яка визначає ключові характеристики тексту на основі NLP-аналізу та знаходить найбільш схожі книги за модифікованим методом морфологічного аналізу. Результати – реалізовано програму, яка здійснює збір даних з вебресурсів за допомогою Scrapy, проводить лематизацію українськомовного тексту через бібліотеку Stanza, категоризує книги на основі TF-IDF та Sentence Transformers, розраховує ймовірності відповідності конфігураціям за допомогою морфологічної матриці впливів, і формує список найрелевантніших книжкових рекомендацій. Для зручності користувача розроблено графічний інтерфейс на основі Tkinter. Thesis: 96 pages, 17 tables, 9 figures, 2 appendices, 14 sources. The object of the research is the processes of forming recommendations for selecting fiction and non-fiction literature based on the content of the book and user reviews. The subject of research is methods of processing textual descriptions and reader reviews to determine book categories and find relevant analogs based on a modified morphological analysis method. The purpose of the work is to develop an intelligent book recommendation system that extracts key features from book descriptions using NLP and finds the most similar books by applying a modified morphological analysis method. Results – a program was developed that collects book data using Scrapy, performs lemmatization of Ukrainian texts using the Stanza library, categorizes books using TF-IDF and Sentence Transformers, calculates compatibility probabilities through a matrix of influence-based configurations, and outputs top book recommendations. A user-friendly GUI was implemented using Tkinter for interactive input and results display. popup.nrat_date 2025-11-05 Close