Пункты содержания курсовой работы
- Введение
- Обзор литературы
- 2.1. Теоретические основы обработки естественного языка (NLP)
- 2.2. Методы и алгоритмы определения настроения текста
- 2.3. Обзор существующих инструментов и библиотек для анализа текстов на Python
- Определение задачи
- 3.1. Цели и задачи курсовой работы
- 3.2. Описание функционала будущей программы
- Методы и технологии
- 4.1. Выбор алгоритмов анализа текста
- 4.2. Используемые библиотеки и инструменты на Python
- Разработка программы
- 5.1. Архитектура приложения
- 5.2. Реализация основных функций
- 5.3. Тестирование и отладка
- Результаты и обсуждение
- 6.1. Визуализация результатов
- 6.2. Сравнение с существующими решениями
- Заключение
- Список использованных источников
- Приложения
Введение
Сегодня анализ настроения текста стал важной задачей в области обработки информации, особенно с учетом быстрого роста объемов данных, которые мы получаем из социальных сетей, отзывов пользователей и других источников. Эффективный анализ настроения помогает бизнесу принимать обоснованные решения, а также позволяет лучше понимать потребности и эмоции пользователей. В данной курсовой работе будет предложен метод разработки программы на Python, которая позволяет определять настроение текста на основе различных алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка.
Советы студенту по написанию курсовой работы
Определите тему и изучите основы:
Начните с изучения основ обработки естественного языка (NLP) и имеющихся методов анализа настроений. Обратите внимание на специализированные книги и статьи по этим темам.Соберите информацию:
Используйте как специализированные статьи, так и учебные материалы. Научные базы данных, такие как Google Scholar, а также русскоязычные источники – это хорошая база для сбора информации.Сконцентрируйтесь на практике:
Программирование – это не только теоретические знания, но и практика. Ознакомьтесь с библиотеками Python, такими как NLTK, TextBlob или TensorFlow, которые могут помочь в реализации вашего проекта.Структурируйте работу:
Сразу же сформируйте структуру вашей работы, как указано в содержании. Это поможет вам не потерять суть и четко следовать плану.Не забудьте о тестировании:
В процессе разработки программы проводите тестирование на различных текстах, чтобы убедиться в корректности работы вашего алгоритма.- Обратитесь к преподавателям:
Не стесняйтесь обращаться к своему научному руководителю за советом. Их опыт будет вам полезен на каждом этапе написания курсовой работы.
Использованные источники
- А. В. Костюченко, «Обработка естественного языка», Москва: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2018.
- Е. В. Жуков, «Анализ настроений текстов на русском языке», Санкт-Петербург: Научно-исследовательский институт, 2020.
- И. П. Сидоров, «Введение в машинное обучение на Python», Казань: Издательство Казанского университета, 2021.
- А. Г. Новиков, «Методы NLP для анализа текстов», Нижний Новгород: Издательство ННГУ, 2019.