Search academic texts

Information × Registration Number 2120U008796, Article popup.category Бакалаврська робота Title Web-сервіс з передбаченням жанру і тональності тексту (AI translated) popup.author Єрохіна Анна ОлексіївнаYerokhina Anna Oleksiivna popup.publication 01-01-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/36402 popup.publisher Київ Description Метою дипломної роботи є дослідження і розробка програмного забезпечення для передбачення жанру за текстовими даними та визначення їх тональності з використанням технологій машинного навчання. Аналіз особливостей, недоліків та переваг використаних прийомів класифікації, обґрунтування обраного кінцевого методу. Результат роботи програми може бути використаний як підказка людині-оператору при введенні тексту, що вимагає визначення певної категорії. Модель побудована на прикладі передбачення жанрів фільму. Під час виконання роботи було використано такі методи багатоміткової класифікації: Binary Relevance, Classifier Chains, Label Powerset і RAkelD. Також розроблено 7 варіантів нейронних мереж з «пам’яттю». Найкращий результат дала мережа з шарами GRU і LSTM — 0,91 за метрикою roc-micro. The purpose of the thesis is to study and develop software to predict the genre of the textual description of the film and determine its tone using machine learning technologies. Analysis of features, disadvantages and advantages of the used classification methods, substantiation of the chosen final method. The result of the program can be used when filling in the information about the film by the administrator of the service for watching movies. The following multi-label classification methods were used during the work: Binary Relevance, Classifier Chains, Label Powerset and RAkelD. There are also 7 variants of neural networks with "memory". The best result was given by the network with the GRU layer — 0.53 on the accuracy metric. Целью дипломной работы является исследование и разработка программного обеспечения для предсказания жанра по текстовым данным и определение их тональности с использованием технологий машинного обучения. Анализ особенностей, недостатков и преимуществ использованных приемов классификации, обоснование выбранного конечного метода. Результат работы программы может быть использован как подсказка человеку-оператору при вводе текста, который требует определения категории. Модель построена на примере предсказания жанров фильма. Во время выполнения работы были использованы следующие методы многометковой классификации: Binary Relevance, Classifier Chains, Label Powerset и RAkelD. Также разработаны 7 вариантов нейронных сетей с «памятью». Лучший результат дала сеть со слоями GRU и LSTM - 0,91 по метрике roc-micro. popup.nrat_date 2025-11-05 Close