Система аналізу неструктурованих текстових даних

Магістерська дисертація: 123 с., 15 рис., 25 табл., 2 додатки, 25 джерел. Об’єкт дослідження – складні системи аналізу неструктурованих текстових даних. Предмет дослідження – методи та системи аналізу неструктурованих текстових даних. Мета роботи – розробка та дослідження автоматичної системи визначення настроїв щодо аспектів продукту, що дає можливість усувати інформаційну невизначеність при прийнятті управлінських рішень. Наукова новизна роботи визначається наступним теоретичними і практичними результатами, отриманими автором: - уперше запропоновано використовувати особливості домену в детерміністичному підході для визначення думки щодо аспектів продукту; - уперше виконано програмну реалізацію модифікованого методу детерміністичного підходу для визначення думки щодо аспектів продукту. Результати даної роботи рекомендується використовувати для розробки складної інтелектуальної системи прийняття рішень, що базуються на відгуках клієнтів.Master's dissertation: 123 pages, 15 figures, 25 tables, 25 sources. The object of the study - complex systems for analyzing unstructured text data. Subject of research – methods and systems for analyzing unstructured text data. Purpose of work – research and development of an automatic system for sentiment analysis in relation to product aspects, which makes it possible to eliminate information uncertainty when making managerial decisions. The purpose of the work is the development and research of an automatic system for sentiment analysis in relation to product aspects, which makes it possible to eliminate information uncertainty when making managerial decisions. The scientific novelty of the work is determined by the following theoretical and practical results obtained by the author: - for the first time, it is proposed to use domain features in the deterministic approach to determine the views of product aspects; - for the first time a programmatic implementation of the modified method of deterministic approach has been implemented to determine the views on product aspects. The results of this work are recommended for developing a sophisticated intellectual decision-making system based on customer feedback