Інституційний репозиторій Приватного вищого навчального закладу "Європейський університет"
Архів містить у відкритому доступі наукові публікації викладачів та співробітників Приватного вищого навчального закладу "Європейський університет", матеріали доповідей та конференцій, навчально-методичну літературу, статті з наукової періодики.
Відкритий архів надає можливість для самостійного розміщення наукових праць ("самоархівування ").
Фонди
Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.
Нові надходження
Обробка неструктурованих текстових даних
(ПВНЗ "Європейський університет", 2025) Форманюк, Микита Євгенович
Обробка неструктурованих даних є однією з ключових проблем сучасної науки про дані, оскільки понад 80% інформації у цифровому середовищі представлено у формі текстів, аудіо-, відеофайлів, зображень та інших форматів, що не піддаються традиційним методам аналізу. Основна мета даного дослідження полягала у систематизації існуючих методів та інструментів обробки неструктурованої інформації, розробці ефективного алгоритму аналізу текстових даних та його практичній реалізації у межах програмного проєкту.
У роботі здійснено ґрунтовний теоретичний аналіз особливостей неструктурованих даних, їхніх ключових характеристик, а також викликів, пов’язаних із їхньою обробкою. Проведено детальний огляд методів аналізу текстових документів, включаючи лінгвістичні підходи, статистичні моделі, алгоритми машинного навчання та сучасні нейромережеві підходи. Значна увага приділена інструментам і бібліотекам для роботи з текстовими даними, зокрема NLTK, spaCy, scikit-learn, TensorFlow та PyTorch.
Практична частина дослідження передбачала розробку та реалізацію системи автоматизованої обробки текстових даних, що охоплює всі основні етапи:
1. Завантаження даних – інтеграція із зовнішніми API (наприклад, New York Times API) та використання відкритих корпусів (20 Newsgroups).
2. Попередня обробка – нормалізація текстів, токенізація, лематизація, видалення стоп-слів та очищення даних від небуквених символів.
3. Векторизація тексту – застосування методу TF-IDF для перетворення текстових документів у числові представлення.
4. Навчання моделі класифікації – використання логістичної регресії з підбором оптимальних параметрів.
5. Оцінка продуктивності – аналіз точності, повноти, F1-міри, матриці плутанини та ROC-кривої.6
6. Візуалізація результатів – побудова графіків для інтерпретації ефективності алгоритмів.
Результати дослідження підтвердили ефективність запропонованої методики, яка забезпечила високу точність класифікації текстів. Наукова новизна роботи полягає у вдосконаленні методології обробки неструктурованої текстової інформації шляхом поєднання сучасних алгоритмів машинного навчання, текстового аналізу та використання автоматизованих методів розпізнавання структурних особливостей тексту.
Практичне значення роботи полягає у можливості застосування отриманих результатів у реальних задачах автоматизованого аналізу текстів у різних сферах, включаючи журналістику, медицину, фінансовий сектор, кібербезпеку та бізнес-аналітику. Запропонований підхід дозволяє ефективно працювати з великими обсягами текстових даних, забезпечуючи швидку обробку та точні результати.
Аналіз лексичної тональності тексту онлайн-ресурса
(ПВНЗ "Європейський університет", 2025) Хатмуллін, Кирило Анварович
Дипломна робота присвячена аналізу лексичної тональності текстів, розміщених на онлайн-ресурсах. У сучасному інформаційному просторі велика кількість текстових даних створюється щодня в соціальних мережах, новинних порталах, блогах, форумах та інших веб-платформах. Важливість автоматичного визначення емоційного забарвлення цих текстів зростає в контексті інформаційного моніторингу, маркетингових досліджень, аналізу громадської думки та підвищення якості взаємодії між людиною і комп’ютером. Метою роботи є розробка та застосування методів аналізу лексичної тональності текстів з використанням сучасних інструментів обробки природної мови (NLP). Об’єктом дослідження є текстовий контент, отриманий з відкритих онлайн-ресурсів, а предметом — лексичні особливості, що впливають на визначення емоційної тональності повідомлень. У роботі розглядаються існуючі підходи до аналізу тональності текстів, серед яких словникові методи та методи машинного навчання. Було проведено попередню обробку текстів, включаючи очищення, токенізацію, лематизацію та нормалізацію. Подальший аналіз здійснювався з використанням словників емоційної лексики, а також алгоритмів класифікації, що дозволяють розрізняти позитивну, негативну та нейтральну тональність. Результатом дослідження є побудова програмного модуля для автоматичного визначення тональності текстових повідомлень, що може бути використаний у системах моніторингу ЗМІ, соціальних мереж, у службах підтримки клієнтів та інших сферах, де важливе розуміння настрою користувачів. Робота містить теоретичний аналіз проблематики, опис технологічного процесу, результати експериментального аналізу та практичні рекомендації щодо використання розробленого інструментарію.
Дослідження ефективності використання технологій дистанційного навчання для організації освітнього процесу
(ПВНЗ "Європейський університет", 2025) Хатмуллін, Микола Анварович
У роботі розглядається одна з актуальних проблем сучасної освіти – ефективність дистанційного навчання, яке набуло особливої важливості у зв’язку з глобальними викликами, такими як пандемія COVID-19, воєнні дії та інші соціальні й технологічні трансформації. Метою дослідження є аналіз організаційних, технологічних та психолого-педагогічних аспектів впровадження дистанційного навчання в закладах освіти, а також виявлення умов, що забезпечують його ефективність. У теоретичному розділі досліджено еволюцію дистанційного навчання, охарактеризовано його ключові моделі, форми реалізації та особливості впливу на учасників освітнього процесу. Розкрито психолого-педагогічні основи успішного впровадження дистанційних форматів у навчання, зокрема мотиваційні аспекти, комунікативні бар’єри та адаптивність студентів до нових умов. У другому розділі здійснено аналіз сучасних інформаційно-комунікаційних технологій, освітніх платформ та цифрових інструментів, що забезпечують дистанційне навчання. Особливу увагу приділено ролі інтерактивних, мультимедійних засобів і візуалізацій у підвищенні якості та ефективності навчального процесу. Третій розділ містить практичне дослідження досвіду застосування дистанційного навчання у навчальних закладах. Проведено аналіз рівня успішності студентів, рівня задоволеності освітнім процесом, основних проблем і бар’єрів у дистанційному навчанні. За результатами дослідження розроблено практичні рекомендації щодо покращення організації дистанційного навчання з урахуванням педагогічних, технічних і організаційних чинників. Результати роботи можуть бути використані в діяльності закладів вищої освіти, центрів післядипломного навчання, закладів середньої освіти, а також у процесі вдосконалення освітніх політик та навчальних програм, орієнтованих на цифрове навчання.
Компʼютерна мережа підприємства з використанням ІР-телефонії
(ПВНЗ "Європейський університет", 2025) Христич, Ілля Тимофійович
Дипломна робота присвячена дослідженню тенденцій розвитку ринку IP- телефонії, аналізу технічних аспектів її функціонування та розробці веб-додатка "VoIP Моніторинг Pro" для моніторингу, симуляції та аналізу якості VoIP- зв’язку. Проведено огляд глобального ринку VoIP, який у 2023 році оцінено в 29,57 млрд доларів із прогнозованим зростанням до 85,56 млрд доларів до 2032 року (CAGR 12,32%). Визначено ключові фактори якості зв’язку (затримка, джитер, втрати пакетів, MOS) та технології QoS (RSVP, DiffServ, MPLS), що їх забезпечують. Розроблений веб-додаток реалізує моніторинг метрик у реальному часі, симуляцію впливу кодеків (G.711, Opus, G.729) і типів мереж (5G, MPLS, Ethernet), інтерактивну схему мережі, систему сповіщень про аномалії та чат-бота з рекомендаціями. Додаток має модульну архітектуру, створений із використанням Chart.js, jsPDF, Tailwind CSS і протестований для стабільної роботи в браузерах. Робота підкреслює практичну цінність додатка для оптимізації VoIP-систем і пропонує перспективи його розвитку, зокрема інтеграцію з API та машинне навчання.
Програмне забезпечення виявлення та запобігання поширенню спаму в публічних чатах
(ПВНЗ "Європейський університет", 2025) Царюк, Марія Вікторівна
Випускна кваліфікаційна бакалаврська робота присвячена розробці програмного забезпечення для виявлення та запобігання спаму в публічних чатах. Метою є створення ефективної системи, здатної працювати в реальному часі, автоматично аналізувати текстові повідомлення та блокувати спам із високою точністю. У межах роботи проаналізовано сучасні підходи до фільтрації спаму, включаючи методи на основі правил, статистики та машинного навчання. Особливу увагу приділено використанню моделей глибокого навчання (зокрема Word2Vec і BERT) для класифікації повідомлень.
Запропоновано архітектуру системи, що включає модуль обробки повідомлень, класифікатор, інтерфейс адміністратора та механізм інтеграції з чат-платформами (Telegram, Discord). Реалізовано алгоритм виявлення спаму з урахуванням мінімізації хибнопозитивних результатів. Проведено тестування на реальних наборах даних, яке підтвердило ефективність запропонованого рішення. Результати роботи свідчать про можливість розробки адаптивної та масштабованої системи захисту чатів від спаму з подальшим застосуванням у різних онлайн-середовищах.