Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003070, Article popup.category Бакалаврська робота Title Програмно-апаратна система реферативної аналітики інтернет контенту за підтримки великих мовних моделей (AI translated) popup.author Климчук Дмитро ОлександровичKlymchuk Dmytro Oleksandrovych 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/123456789/76285 popup.publisher Київ Description У даному проєкті було створено програмно-апаратну систему реферативної аналітики інтернет-контенту з використанням великих мовних моделей (LLM). Актуальність роботи зумовлена потребою у швидкому й структурованому представленні великого обсягу новинної інформації. Метою проєкту є розробка системи, здатної автоматично збирати, обробляти та реферувати інтернет-повідомлення. Для досягнення мети було проаналізовано підходи до реферативної аналітики, розроблено архітектуру системи, створено алгоритм обробки та кластеризації даних із визначенням тональності. Програмна реалізація охоплює web-скрапінг, обробку текстів із застосуванням NLP, формування рефератів та їх верифікацію за достовірними джерелами. Веб-застосунок побудовано на Flask, база даних — SQLite. Система забезпечує візуалізацію результатів через інтерфейс користувача. This project presents the development of a hardware-software system for abstractive analytics of internet content using large language models (LLMs). The relevance of the work lies in the growing need for rapid and structured summarization of massive online news streams. The aim of the project is to create a system capable of automatically collecting, processing, and summarizing online news messages. To achieve this, existing approaches to abstractive analytics were analyzed, the system architecture was designed, and an algorithm for data processing and clustering with sentiment analysis was implemented. The software component includes web scraping, text processing using NLP techniques, generation of summaries, and verification of key news items across reliable sources. The web application was built with Flask, and SQLite was used as the database. The system provides result visualization through a user interface. popup.nrat_date 2025-11-05 Close