0000000000463281
AUTHOR
Alīna Govoruhina
Latviešu valodas Twitter tekstu noskaņojuma analīze populāro uzņēmumu uztveres novērtēšanai
Bakalaura darba mērķis ir analizēt latviešu Twitter publikāciju noskaņojuma analīzi, izmantojot jaunākos sasniegumus dabiskās valodās apstrādē: transformeru modeļus. Ir izpētīts, kā apmācīšana ar tekstiem, kas tika apstrādāti ar dažādām metodēm, ietekmē multilingvālu BERT, ELECTRA un LaBSE klasifikatoru rezultātus. Noskaidrots labākais un piemērotākais modelis darbā ar latviešu tvītiem – LVBERT, apmācīts ar latviešu literāriem rakstiem. Labākais modelis tika izmantots, lai veidotu noskaņojuma un tvītu publicēšanas biežuma grafus laikā, ko var izmantot marketingā, lai noskaidrotu sabiedrības viedokli par kādu uzņēmumu Twitter sociālā tīklā. Piemērotākās teksta priekšapstrādes metodes darbā a…
Android lietotne “Diet Helper” pārtikas produktu sastāva filtrēšanai
Darbā ir aprakstīts Android lietotnes “Diet Helper” izstrādes process, kas iekļauj programmatūras dokumentāciju, projektējumu, pirmkoda izstrādi un testēšanu. “Diet Helper” mērķis ir atvieglot pārtikas produktu izvēli veikalos cilvēkiem ar noteiktām diētiskām prasībām. Lietotājam nofotografējot vai ielādējot attēlu ar pārtikas produkta ingredientu sarakstu, lietotne to analizē, filtrējot ārā nevēlamos ingredientus un palīdzot pieņemt lēmumu vai noteiktais pārtikas produkts būtu piemērots uzturam. Programmatūras izstrāde tika izmantots React Native ietvars un Google Firebase platforma.