Sistem automat de evaluare a produselor bazat pe recenzii online

Abstract

В настоящее время онлайн-отзывы стали важным фактором при принятии решений о покупке товаров и услуг, а внедрение методов искусственного интеллекта позволяет существенно повысить эффективность анализа таких отзывов. Цель работы – разработать автоматизированную систему оценки продуктов на основе анализа онлайн-отзывов, обеспечивающую быструю и объективную оценку качества товаров для потребителей и бизнеса. Задачи исследования: Ознакомление с областью исследования и анализ существующих систем автоматического анализа отзывов; Выбор инструментов и технологий разработки автоматизированной системы; 3. Проектирование и реализация веб-приложения с функциями сбора, предварительной обработки, анализа тональности и автоматической суммаризации онлайн-отзывов; Проведение тестирования и оценка эффективности разработанного приложения. Для реализации проекта использованы технологии: Python (BeautifulSoup, Scrapy, Selenium — для веб-скрейпинга), MongoDB (для хранения данных), модель RuBERT (для анализа тональности), GPT-4o mini (для суммаризации), LangChain (для интеграции компонентов), ReactJS (для веб-интерфейса). Практическая значимость проекта заключается в автоматизации анализа отзывов, снижении временных затрат пользователей и бизнеса на изучение потребительского мнения и повышении объективности оценки товаров. Диплом объёмом 72 страниц включает 37 рисунков, содержит введение, три главы, выводы и библиографию (66 источников). В главах рассмотрены значимость и методы анализа онлайн-отзывов, обоснован выбор технологий, описана реализация вебприложения и представлены результаты анализа.

În prezent, recenziile online au devenit un factor important în luarea deciziilor privind achiziția produselor și serviciilor, iar aplicarea metodelor inteligenței artificiale permite creșterea semnificativă a eficienței analizei acestora. Scopul lucrării – Dezvoltarea unui sistem automatizat pentru evaluarea produselor pe baza analizei recenziilor online, asigurând o evaluare rapidă și obiectivă a calității produselor pentru consumatori și mediul de afaceri. Sarcinile cercetării: Studierea domeniului de cercetare și analiza sistemelor existente pentru analiza automată a recenziilor; Selectarea instrumentelor și tehnologiilor pentru dezvoltarea sistemului automatizat; Proiectarea și implementarea unei aplicații web cu funcții de colectare, preprocesare, analiză a tonalității și sumarizare automată a recenziilor online; Testarea și evaluarea eficienței aplicației dezvoltate. Pentru realizarea proiectului au fost utilizate următoarele tehnologii: Python (BeautifulSoup, Scrapy, Selenium — pentru web scraping), MongoDB (pentru stocarea datelor), modelul RuBERT (pentru analiza tonalității), GPT-4o mini (pentru sumarizare automată), LangChain (pentru integrarea componentelor) și ReactJS (pentru interfața web). Importanța practică a proiectului constă în automatizarea analizei recenziilor, reducerea timpului necesar consumatorilor și companiilor pentru a studia opiniile utilizatorilor și creșterea obiectivității evaluării produselor. Teza conține 72 de pagini, 37 de figuri și include introducere, trei capitole, concluzii și bibliografie (66 surse). Capitolele abordează importanța recenziilor online și metodele de analiză automată ale acestora, justificarea tehnologiilor alese, implementarea aplicației web și prezentarea rezultatelor analizei.

Currently, online reviews have become a significant factor in purchasing decisions, and the use of artificial intelligence methods significantly enhances the efficiency of their analysis. The goal of this work is to develop an automated system for evaluating products based on online review analysis, providing a rapid and objective assessment of product quality for consumers and businesses. Research objectives: Study the research domain and analyze existing systems for automated review analysis; Select tools and technologies for developing the automated system; Design and implement a web application with functionalities for collecting, preprocessing, sentiment analysis, and automatic summarization of online reviews; Test and evaluate the effectiveness of the developed application. The technologies used for this project include Python (BeautifulSoup, Scrapy, Selenium— for web scraping), MongoDB (for data storage), RuBERT neural network model (for sentiment analysis), GPT-4o mini (for automatic summarization), LangChain (for component integration), and ReactJS (for web interface development). The practical significance of the project lies in automating the review analysis process, reducing the time required by users and businesses to study consumer opinions, and increasing the objectivity of product evaluations. The diploma thesis consists of 72 pages, 37 figures, and includes an introduction, three chapters, conclusions, and a bibliography (66 sources). The chapters discuss the importance of online reviews and automated methods of their analysis, justify the chosen technologies, describe the implementation of the web application, and present analysis results.