Диплом Построение модели анализа тональности пользовательских отзывов

ВКР: Построение модели анализа тональности пользовательских отзывов

Консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Актуальность темы

В современном цифровом мире пользовательские отзывы играют огромную роль в формировании репутации компаний и принятии решений потребителями. Анализ тональности этих отзывов позволяет компаниям оперативно реагировать на изменения в настроениях клиентов, выявлять проблемные зоны и улучшать качество предоставляемых услуг. Построение эффективной модели анализа тональности пользовательских отзывов является важной задачей, так как позволяет автоматизировать процесс обработки больших объемов текстовой информации, что невозможно выполнить вручную. Внедрение такой системы позволяет компаниям принимать обоснованные решения на основе данных, повышать лояльность клиентов и улучшать свои бизнес-показатели. Если Вам нужна помощь в написании ВКР, то Полное руководство по написанию ВКР Информатика и вычислительная техника поможет Вам разобраться в этом вопросе.

Консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32

Цель и задачи

Целью данной работы является разработка эффективной модели анализа тональности пользовательских отзывов, позволяющей автоматически определять эмоциональную окраску текста (позитивную, негативную или нейтральную).

Задачи:

• Изучение теоретических основ анализа тональности и методов машинного обучения.
• Сбор и подготовка корпуса пользовательских отзывов для обучения модели.
• Выбор и реализация алгоритма машинного обучения для анализа тональности.
• Оценка качества разработанной модели и ее сравнение с существующими решениями.
• Разработка программного прототипа системы анализа тональности.

Объект и предмет

Объектом исследования являются пользовательские отзывы о продуктах и услугах.

Предметом исследования являются модели машинного обучения для анализа тональности текстов.

Примерный план (Содержание) работы

1. Введение
   • Актуальность темы
   • Цель и задачи исследования
   • Объект и предмет исследования
   • Методы исследования
2. Теоретические основы анализа тональности
   • Основные подходы к анализу тональности
   • Методы машинного обучения для анализа тональности
   • Обзор существующих инструментов и библиотек
3. Сбор и подготовка данных
   • Источники пользовательских отзывов
   • Методы сбора данных (парсинг, API)
   • Предварительная обработка текста (токенизация, лемматизация, удаление стоп-слов)
4. Разработка модели анализа тональности
   • Выбор алгоритма машинного обучения (Naive Bayes, SVM, Random Forest, Deep Learning)
   • Обучение модели на подготовленных данных
   • Настройка параметров модели и оптимизация производительности
5. Оценка качества модели
   • Метрики оценки качества (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
   • Сравнение с другими моделями анализа тональности
   • Анализ ошибок и улучшение модели
6. Разработка программного прототипа
   • Выбор платформы и инструментов разработки
   • Разработка API для интеграции с другими системами
   • Тестирование и отладка прототипа
7. Заключение
   • Основные выводы и результаты
   • Перспективы дальнейших исследований
8. Список литературы
9. Приложения

Ожидаемые результаты и практическая значимость

В результате выполнения данной работы ожидается создание эффективной модели анализа тональности пользовательских отзывов, способной автоматически определять эмоциональную окраску текста с высокой точностью. Практическая значимость заключается в возможности использования разработанной системы для мониторинга общественного мнения о продуктах и услугах, выявления проблемных зон и улучшения качества обслуживания клиентов. Разработанная модель может быть интегрирована в системы управления репутацией, платформы для анализа социальных сетей и другие приложения, требующие автоматической обработки текстовой информации.

Пример введения ВКР

Введение в дипломной работе по теме "Построение модели анализа тональности пользовательских отзывов" должно начинаться с обоснования актуальности выбранной темы. В современном мире, где потребители активно выражают свое мнение о продуктах и услугах в сети Интернет, анализ тональности отзывов становится важным инструментом для компаний. Он позволяет оперативно выявлять положительные и отрицательные аспекты, улучшать качество продукции и повышать уровень удовлетворенности клиентов.

Целью данной работы является разработка и реализация эффективной модели анализа тональности пользовательских отзывов. Для достижения этой цели необходимо решить ряд задач, включая сбор и анализ данных, выбор и реализацию алгоритма машинного обучения, а также оценку качества разработанной модели.

Объектом исследования являются пользовательские отзывы о продуктах и услугах, размещенные в сети Интернет. Предметом исследования являются методы и алгоритмы машинного обучения, применяемые для анализа тональности текстов. В заключение введения следует кратко описать структуру работы и ожидаемые результаты, подчеркивая их практическую значимость для бизнеса и науки.

Заключение ВКР Информатика и вычислительная техника

В заключение дипломной работы по теме "Построение модели анализа тональности пользовательских отзывов" необходимо подвести итоги проделанной работы и сформулировать основные выводы. Важно отметить, какие задачи были решены в ходе исследования, какие результаты были достигнуты и насколько они соответствуют поставленной цели.

В заключение следует подчеркнуть практическую значимость разработанной модели анализа тональности и ее потенциальные области применения. Необходимо также указать на возможные направления для дальнейших исследований, такие как улучшение качества анализа, расширение функциональности системы и адаптация к различным предметным областям.

Требования к списку источников

Список источников оформляется в соответствии с ГОСТ Р 7.0.5 – 2008. Вот несколько примеров оформления:

• Ли, Б. Анализ тональности: методы и приложения / Б. Ли. – Москва: ДМК Пресс, 2017. – 288 с.
• Фельдман, Р. Интеллектуальный анализ текста / Р. Фельдман, Д. Санге. – Москва: ДМК Пресс, 2019. – 608 с.
• Пан, Б. Подходы к анализу тональности текстов / Б. Пан, Л. Деретт // Журнал компьютерной лингвистики. – 2010. – Т. 36, № 8. – С. 1134-1148.