Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2119U007406, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Нейромережева система розпізнавання деструктивного контенту в текстових веб-ресурсах Автор Гурський Олександр СергійовичHurskyi Oleksandr Serhiiovych Дата публікації 01-06-2019 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/28586 Видання Київ Опис 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. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити