Розробка інформаційної моделі аналізу емоційного забарвлення текстових повідомлень із застосуванням методів інтелектуального аналізу даних та глибинного навчання
Альтернативна назва
Development of an information model for analyzing the emotional coloring of text messages using data mining and deep learning methods
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Анотація
У кваліфікаційній роботі розробляється тема «Розробка інформаційної моделі аналізу емоційного забарвлення текстових повідомлень із застосуванням методів інтелектуального аналізу даних та глибинного навчання».
Мета роботи – розробити та оцінити модель мульти-міткової класифікації емоцій на основі трансформерних архітектур у текстових даних, використовуючи повний датасет GoEmotions. Застосовуючи 27 відібраних емоційних категорій та сучасні трансформерні архітектури, дослідження прагне вийти за межі наявних рішень, заснованих на меншій кількості міток або одно-мітковому підході, та досягнути якомога кращого результату з- поміж обраного емоційного спектра.
В результаті проведених в роботі експериментів з використання різних інструментів тренування та тонкого налаштування моделі обробки природної мови було досягнуто задовільного результату успішності прогнозування моделлю заданих емоційних категорій.
The qualification work develops the topic “Development of information model for analyzing emotional coloring of text messages with application of data mining and deep learning methods”. The aim of the work is to develop and evaluate a model of multi-label emotion classification based on transformational architectures in text data using the full GoEmotions dataset. By applying 27 selected emotional categories and state- of-the-art transformational architectures, the study aims to go beyond the limits of existing solutions based on fewer labels or a single-label approach and achieve the best possible result among the selected emotional spectrum. As a result of the experiments conducted in this work on the use of various training tools and fine-tuning of the model of natural language processing, a satisfactory result of the success of the model in predicting the given emotional categories was achieved.
The qualification work develops the topic “Development of information model for analyzing emotional coloring of text messages with application of data mining and deep learning methods”. The aim of the work is to develop and evaluate a model of multi-label emotion classification based on transformational architectures in text data using the full GoEmotions dataset. By applying 27 selected emotional categories and state- of-the-art transformational architectures, the study aims to go beyond the limits of existing solutions based on fewer labels or a single-label approach and achieve the best possible result among the selected emotional spectrum. As a result of the experiments conducted in this work on the use of various training tools and fine-tuning of the model of natural language processing, a satisfactory result of the success of the model in predicting the given emotional categories was achieved.
Опис
Ключові слова
122 комп’ютерні науки, бакалавр, текстові повідомлення, аналіз даних, методи інтелектуального аналізу, глибинне навчання
Бібліографічний опис
Костенко, Д. Р. Розробка інформаційної моделі аналізу емоційного забарвлення текстових повідомлень із застосуванням методів інтелектуального аналізу даних та глибинного навчання = Development of an information model for analyzing the emotional coloring of text messages using data mining and deep learning methods : кваліфікаційна робота бакалавра / Д. Р. Костенко. – Одеса, 2025. – 71 с.