| Popis: |
Дипломна робота: 97 с., 34 рис., 7 табл., 2 дод., 21 джерела. Об’єкт дослідження – алгоритм класифікації емоційної забарвленності тексту. Мета роботи – проаналізувати існуюч моделі класифікаціх, розробити власну систему класифікації емоційної забарвленності текстів із зручним інтерфеейсом. Використані моделі – у програмній реалізації використано штучна згорткова нейронна мережа. Отримані результати – створений веб додаток для класифікації емоційної забарвленності тексту, що може розпізнавати один із 6 відомих емоцій з точністю 75%. В рамах подальшого дослідження пропонується підвищувати точність моделі, шляхом збільшення кількості данних, та можливим доопрацюванням в архітектурі, адаптація роботи веб додатку як API. Bachelor thesis: 97 p., 34 fig., 7 tables., 2 append., 21 sources. The object of study - algorithm for classifying the emotional coloring of a text. Purpose - to analyze the existing classification models and develop our own classification system for emotional coloring of texts with a convenient interface. Used models - in software implementation uses an artificial convolutional neural network. Results - obtained-a web application was created for classifying the emotional coloring of the text, which can recognize one of the 6 known emotions with an accuracy of 75%. In the framework of further research, it is proposed to improve the accuracy of the model by increasing the amount of data, and possible improvements in the architecture, adapting the web application as an API. |
