Browsing by Author "Каштан, В. Ю."

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Аналіз настроїв користувачів Twitter на основі текстових даних з використанням згорткової нейронної мережі
    (Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Каштан, В. Ю.; Овчаренко, М. А.; Іванько, А. М.
    UKR: Розглянуто застосування згорткових нейронних мереж (CNN) для аналізу настроїв користувачів на основі текстових даних соціальної мережі Twitter. Актуальність роботи зумовлена зростаючим обсягом неструктурованих текстових даних у соціальних мережах та необхідністю їх ефективної обробки для розуміння громадської думки. Запропонована модель CNN включає представлення текстових даних у векторному просторі, згорткові та пулінгові шари для вилучення релевантних ознак, а також повністю зв'язані шари для класифікації настроїв на позитивні та негативні. Для запобігання перенавчанню застосовано шари випадкового виключення нейронів (Dropout). Експериментальна оцінка моделі проводилася на спеціально підготовленому наборі даних із Twitter. Результати тестування демонструють перспективність використання CNN для автоматизованого аналізу настроїв користувачів соціальних мереж.
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Оцінка інформативності контрастних границь яскравості даних дистанційного зондування Землі при вирішенні геологічних задач
    (Донецький національний технічний університет (ДонНТУ), Луцьк, 2024) Нікулін, С. Л.; Гнатушенко, Володимир Володимирович; Каштан, В. Ю.; Коробко, О. В.
    UKR: Описано підхід до побудови та оцінки інформативності карт складності геологічної будови територій, що ґрунтується на аналізі контрастних границь яскравості, тону або кольору геозображень, до яких відносяться космічні знімкі, цифрові моделі рельєфу та растрові карти фізичних полів. Показано, що запропонований показник складності геологічної будови може ефективно використовуватися для пошуку геологічних об'єктів в якості додаткової пошукової ознаки. Побудовано та проаналізовано карти складності для трьох реальних родовищ корисних копалин.