Баштовий Артем

Науково-дослідна дипломна робота на тему:

Система для мультикласового аналізу тональності тексту станів здоров’я на основі нейронних мереж

У даній магістерській кваліфікаційній роботі розроблено додаток для аналізу стану здоров’я користувача базуючись на довільному журналюванні. Проект включає дослідження предметної області та проблем, які можна вирішити за допомогою представленого рішення. Також опис кінцевого користувача, продуктів-аналогів та актуальність рішення в межах ринку та на сьогоднішній день.

Основною метою розробки даного рішення є допомога людям, які слідкують за собою з аналізом їхнього здоров’я, на першому етапі без втручання медичних працівників. Враховуючи, що умови пандемії призвели до великого перевантаження на медицину, додаток потенційно допоможе мінімізувати взаємодію з лікарями початково цим самим зменшуючи навантаження на лікарів. В даній роботі проведено опис задачі обробки природної мови, аналіз існуючих алгоритмів та пошук наборів даних з відповідними медичними записами.

Розроблено модулі класифікації та визначено проблеми з якими довелося зіштовхнутися під час розробки моделі. Проведено дослідження та експерименти по модифікації існуючої претринованої BERT моделі для бізнес-задачі цього проекту. В результаті модифікації отримано результат - зменшення часу тренування моделі на 25% та зменшення точності на 8%. Визначено проблему - відсутність медичних даних у вільному доступі для тренування моделей, що призводить до неправильної класифікації ментальних проблем, які тісно пов’язані між собою.

Об’єктом дослідження є рішення для класифікації 2ох станів здоров’я - фізичного та ментального.

Предмет дослідження - алгоритми обробки природної мови, за допомогою яких можна провести класифікацію тексту для визначення медичної інформації.

Захист 

Результати роботи програми