Система аналізу настроїв тексту на основі тематичного моделювання

Abstract

Дана робота присвячена розробці системи аналізу настроїв тексту на основі методів машинного навчання SVC та LDA для автоматизації процесу аналізу настроїв текстів. Об’єкт: процес аналізу текстових даних для виявлення настроїв та тем. Предмет: програмні засоби створення системи для аналізу настроїв тексту на основі тематичного моделювання. Метою роботи є підвищення ефективності аналізу настроїв у тексті та тематичного моделювання шляхом розробки системи системи аналізу настроїв на основі тематичного моделювання. Для досягнення визначеної мети необхідно вирішити наступні завдання: – аналіз існуючих аналогів ПЗ; – формування специфікації вимог до програмного забезпечення; – створення блок-схем та діаграм роботи застосунку; – побудова архітектури системи; – збір та аналіз методичних рекомендацій; – розробка машинної моделі з використанням Python; – розробка frontend-частини вебзастосунку на базі фреймворку Angular; – розробка backend-частини вебзастосунку на базі фреймворку ASP.NET. Пояснювальна записка кваліфікаційної магістерської роботи складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету і завдання роботи, а також визначено наукову новизну та практичну значущість. У першому розділі здійснено огляд предметної області, досліджено сучасні методи аналізу тексту, а також проаналізовано наявні програмні рішення, виявивши їхні переваги та недоліки та створено специфікацію системи. У другому розділі змодельовані сценарції використання, створені алгоритми роботи програмного забезпечення та діаграму розгортання. У третьому розділі створені UML-діаграми класів та проєктів, спроєктований інтерфейс системи, а також розглянутий стек технологій. У четвертому розділі представлено програмну реалізацію системи, яка складається з бекенд-частини на основі ASP.NET Core, фронтенд-інтерфейсу на Angular, а також інтеграції авторизації через Keycloak. У висновках проводиться аналіз виконаного об’єму робіт та отриманих у ході виконання результатів. Кваліфікаційна робота містить 89 сторінок основної частини, 4 розділи, 39 рисунків, 8 таблиць, 30 джерел в переліку посилань та 2 додатки. This work is devoted to developing a text mood analysis system based on machine learning methods SVC and LDA to automate the process of text mood analysis. Object: the process of text data analysis to identify moods and topics. Subject: software tools for creating a system for text mood analysis based on thematic modeling. The work aims to increase the efficiency of text mood analysis and thematic modeling by developing a system of mood analysis based on thematic modeling. To achieve this goal, the following tasks need to be solved: – analysis of existing software analogs; – forming a specification of software requirements; – creation of flowcharts and diagrams of the application; – building the system architecture; – collection and analysis of methodological recommendations; – development of a machine model using Python; – development of the frontend part of the web application based on the Angular framework; – development of the backend part of the web application based on the ASP.NET framework. The explanatory note of the qualification master's thesis consists of an introduction, four sections, conclusions, and appendices. The introduction substantiates the topic's relevance, formulates the work's goal and objectives, and determines the scientific novelty and practical significance. The first section reviews the subject area, investigates modern text analysis methods, analyzes existing software solutions, identifies their advantages and disadvantages, and creates a system specification. The second section models usage scenarios and creates software algorithms and a deployment diagram. The third section creates UML diagrams of classes and projects, designs the system interface, and examines the technology stack. The fourth section presents the system's software implementation, which consists of a backend based on ASP.NET Core, a frontend interface based on Angular, and authorization integration via Keycloak. The conclusions analyze the scope of work performed and the results obtained during the implementation. The qualification work contains 89 pages of the main part, 4 sections, 39 figures, 8 tables, 30 sources in the list of references, and 2 appendices.