ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В РОЗРОБЦІ ANDROID ЗАСТОСУНКІВ
DOI:
https://doi.org/10.32782/tnv-tech.2024.2.9Ключові слова:
штучний інтелект, Android, настрій текстуАнотація
У даній роботі розглянуто використання бібліотеки машинного навчання WEKA в Android-застосунках через її портування на цю платформу. Основна увага приділяється можливостям використання WEKA у контексті визначення настрою тексту на мобільних пристроях Android. Визначення настрою тексту є важливою задачею в області обробки природної мови, яка має широкий спектр застосувань, включаючи аналіз соціальних медіа, відгуки клієнтів та багато іншого. У рамках цього дослідження було розроблено власну методологію для використання WEKA для визначення настрою тексту. Ця методологія базується на використанні датасету twitter_emotion, який був розділений на навчальні та тестові вибірки для експериментального порівняння різних бібліотек. Результати дослідження демонструють, що найкращий відсоток точності досягнуто за допомогою бібліотеки WEKA. Це може бути пов’язано з актуальністю реалізації алгоритму та оптимізацією коду, що використовується в даній бібліотеці. Крім того, проведено порівняння швидкодії алгоритму на різних пристроях Android. Було виявлено різницю в часі виконання, що може бути пов’язано з архітектурними особливостями мобільних пристроїв та рівнем адаптації Android для них. Отримані результати сприятимуть оптимальному вибору бібліотеки та методів для вирішення завдань визначення настроїв тексту на мобільних пристроях. Ця робота спрямована на покращення розуміння можливостей та обмежень використання машинного навчання в мобільних застосунках з огляду на специфіку платформи Android. Вона також сприяє розробці нових стратегій та технологій для ефективного використання машинного навчання в мобільних застосунках. Важливо зазначити, що використання бібліотеки WEKA в Android-застосунках не обмежується лише визначенням настрою тексту. WEKA може бути використана для різноманітних завдань машинного навчання, включаючи класифікацію, регресію, кластеризацію та інше. Таким чином, ця робота може слугувати основою для подальших досліджень використання WEKA в Android-застосунках.
Посилання
Medium. (2024). Leveraging AI for Effective User Experience in Mobile Apps. https://medium.com/nerd-for-tech/leveraging-ai-for-effective-user-experience-inmobile-apps-c924fed07f8
Medium. (2024). AI for Sentiment Analysis: The AI-Powered Future of Opinion Mining. https://medium.com/nerd-for-tech/ai-for-sentiment-analysis-the-ai-poweredfuture-of-opinion-mining-c924fed07f8
Springer. (2023). Sentiment Analysis and Opinion Mining: A Survey. https://link.springer.com/article/10.1007/s13278-021-00776-6
Google AI Blog. (2024). Exploring the Future of AI in Mobile App Development. https://ai.googleblog.com/2024/04/exploring-future-of-ai-in-mobile-app-development.html
MDPI. (2023). Sentiment Analysis and Opinion Mining: Special Issue. https://www.mdpi.com/journal/ai/special_issues/sentiment_analysis_and_opinion_mining
Kobiton. (2023). Understanding the Impact of AI on Mobile Testing. https://www.kobiton.com/blog/understanding-impact-of-ai-on-mobile-testing/
Wankhade M., Rao A.C., Kulkarni C. (2022). A survey on sentiment analysis methods, applications, and challenges. Artificial Intelligence Review. https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-022-10144-1
Ligthart A., Catal C., Tekinerdogan B. (2021). Systematic reviews in sentiment analysis: a tertiary study. Artificial Intelligence Review. https://link.springer.com/article/10.1007/s13278-021-00776-6
(2022). Understanding public opinions on social media for financial sentiment analysis using AI-based techniques. Information Processing & Management. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306457320305074
(2023). AI | Special Issue: Sentiment Analysis and Opinion Mining. MDPI. https://www.mdpi.com/journal/ai/special_issues/sentiment_analysis_and_opinion_mining
(2024). Sentiment Analysis: How AI Deciphers Public Opinion on Social Media. Medium. https://medium.com/nerd-for-tech/ai-for-sentiment-analysis-the-ai-poweredfuture-of-opinion-mining-c924fed07f8
(2024). AI on Android. Android Developers. https://developer.android.com/guide/topics/ui/look-and-feel
(2023). A new foundation for AI on Android. Android Developers. https://developer.android.com/guide/topics/ui/look-and-feel
(2024). Majority of mobile app developers are using Generative AI. Intelligent CIO. https://www.intelligentcio.com/2024/04/01/majority-of-mobile-app-developersare-using-generative-ai/
(2021). What’s new for Android developers at Google I/O. Android Developers. https://developer.android.com/guide/topics/ui/look-and-feel
(2024). How Can AI be Integrated with Android App Development in 2024. Mobile App Daily. https://www.mobileappdaily.com/2024/04/01/how-can-ai-beintegrated-with-android-app-development-in-2024
Kaggle. (n.d.). https://www.kaggle.com/code/alexanderbader/tweets-emotionknn/data
