Інфопакет

Автоматичний контент- та сентимент-аналіз

ДВС.1.06

Вибіркова дисципліна для ОП

Другий

2023/2024

3 Семестр

2

ПРН 11. Здійснювати науковий аналіз мовного, мовленнєвого й літературного матеріалу, інтерпретувати та структурувати його з урахуванням доцільних методологічних принципів, формулювати узагальнення на основі самостійно опрацьованих даних. ПРН 16. Використовувати спеціалізовані концептуальні знання з прикладної лінгвістики для розв’язання складних задач і проблем, що потребує оновлення та інтеграції знань, часто в умовах неповної/недостатньої інформації та суперечливих вимог. ПРН 17. Планувати, організовувати, здійснювати і презентувати дослідження та/або інноваційні розробки в галузі прикладної лінгвістики. ПРН 20.1. Застосовувати у створенні лінгвістичних інформаційних систем методи проєктування діалогових систем (Question-answering system), систем розпізнавання та синтезу усного мовлення, автоматичного редагування та реферування текстів, контент-аналізу та сентимент-аналізу. ПРН 22.1. Повний перелік результатів навчання за освітньою програмою подано у пункті «Профіль програми».

Очна форма

До початку вивчення курсу студенти мають знати основні етапи автоматичного аналізу тексту, володіти основними фактологічними знаннями лінгвістичного характеру. Уміти збирати та інтерпретувати інформацію щодо лінгвістичних феноменів; виокремлювати необхідні для автоматизації аналізу тексту риси продуктів мовленнєвої діяльності, застосовувати з організації мовної системи в аналізі мовлення; планувати і оцінювати власну роботу; застосовувати інтерактивні і мультимедійні засоби. Володіти елементарними навичками наукового дослідження та управління інформацією; критичного ставлення до аналізованих явищ; використання іншомовних фахових інформативних джерел; продукування складних усних і письмових повідомлень; взаємодії і співробітництва у навчанні у ситуаціях пошукового характеру.

Мета дисципліни – вивчення історії і стану розроблення проблеми автоматичного контент- та сентимент-аналізу, методик автоматичного анаізу тональності текстів; опанування навичок роботи з наявними системами та використання різних шкал оцінювання задля формування необхідних професійних компетентностей майбутніх фахівців.

1. Дарчук Н. Лінгвістичні засади автоматичного сентимент-аналізу українськомовного тексту. Science and education a new dimension. 2019. № 189. С. 10–13. 2. Дарчук. Н. АГАТ-словники як компонент автоматичного опрацювання змісту українськомовного тексту // Science and Education a New Dimension. Philology, - V(42), Issue 149, 2018. C. 15 – 19. 3. Рудзевич А.-М.П. Методи машинного навчання в сентимент-аналізі текстової інформації. Магістерська дисертація на здобуття ступеня магістра зі спеціальності 122 Комп’ютерні науки. Київ, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2020, 88 с. 4. Шаховська Н.Б., Гірак Х.Ю. Шкалювання емоційно забарвлених слів для використання у методах класифікації тональності. Вісник Національного університету «Львівська політехніка». 2017. № 872(1). С. 195–203. 5. Юськів Б. М. Контент-аналіз. Історія розвитку і світовий досвід. Рівне: Перспектива, 2006. 204 с.

Лекції, практичні заняття, самостійна робота.

Оцінювання семестрової роботи: 1. Усна відповідь, практичні завдання, доповнення, участь у дискусіях на лекціях і практичних: 40/64 балів. 2. Контрольна робота: 20/36 балів. Семестрову кількість балів формують бали, отримані студентом у процесі засвоєння матеріалу з усього навчального курсу. Загальна оцінка за семестр складається із балів, отриманих за аудиторну роботу (яка синтезує і самостійну роботу з опрацювання теоретичного матеріалу для підготовки до аудиторної: усні відповіді, доповнення, контрольну робту) та за самостійну роботу. Усі види робіт за семестр мають у підсумку 100 балів. Семестрове оцінювання формує бал проміжного контролю. Бали отримані за дисципліною переносяться у відсотковому еквіваленті (50 % від отриманих балів - від максимальної кількості 100 балів - 50 балів) до формування загального балу за семестр наступної частини (частина 5 «Автоматичне реферування») комплексної / багатосеместрової дисципліни «Лінгвістичні аспекти систем АОПМ».

Українська, англійська