Метод автоматизованого оцінювання відповідності тональності відгуків на товари в інтернет-магазинах до їх користувацької оцінки з використанням нейромереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЗалуцька, О.О.
dc.date.accessioned2024-12-10T18:09:35Z
dc.date.available2024-12-10T18:09:35Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ роботі розроблено та програмно реалізовано метод автоматизованого оцінювання відповідності тональності відгуків на товари повсякденною українською мовою в інтернет-магазинах до їх користувацької оцінки з використанням нейромереж. У процесі розробки методу було досліджено ряд ключових аспектів, включаючи створення маркованого набору даних для навчання нейронної мережі, вибір та налаштування нейромережевого класифікатора, а також побудову семантичної моделі мови. Серед нейронних мереж було обрано й використано архітектуру RoBERTa, яка є більш ефективною для аналізу коротких текстових документів. Було підготовлено власний набір даних, який включав 7656 відгуків. Для оцінки продуктивності запропонованої архітектури були використані метрики точності та втрат. Результати показали, що для об'єднаних багатомовних відгуків точність склала 0,92, і функція втрат мала значення 0,29.
dc.identifier.citationЗалуцька О. О. Метод автоматизованого оцінювання відповідності тональності відгуків на товари в інтернет-магазинах до їх користувацької оцінки з використанням нейромереж. Збірник наукових праць за матеріалами XVI Всеукраїнської науково-практичної конференції «Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2024», 15-16 листопада 2024. Хмельницький, 2024. С. 221-236.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/17201
dc.language.isouk
dc.titleМетод автоматизованого оцінювання відповідності тональності відгуків на товари в інтернет-магазинах до їх користувацької оцінки з використанням нейромереж
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
АPKN-2024 CorpusPaper-221-236.pdf
Розмір:
1.32 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Кафедра комп’ютерних наук