Latika Pinjarkar

Il rapido aumento della generazione di contenuti testuali da fonti come WhatsApp, Instagram e Amazon produce quotidianamente enormi quantit di dati. L'interpretazione di questi dati pu aiutare gli imprenditori a comprendere la percezione pubblica dei loro prodotti o servizi e a prendere decisioni informate. A causa del grande volume di testo, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un aspetto cruciale dell'analisi del sentimento (SA), essenziale per l'interpretazione dei contenuti. Questa ricerca si concentra sullo sviluppo di un modello di riassunto delle recensioni dei consumatori (CRS) che utilizza tecniche NLP e la memoria a breve termine lunga (LSTM) per riassumere i dati e fornire alle aziende informazioni significative sul comportamento e sulle preferenze dei consumatori. L'efficacia del modello CRS si basa sul modello SA e consiste in due fasi: SADL e CRS. La fase SADL comprende la pre-elaborazione delle recensioni, l'estrazione delle caratteristiche e la classificazione del sentiment, mentre la fase CRS esegue una sintesi automatica basata sui risultati SADL.

O r pido aumento da produ o de conte dos textuais a partir de fontes como o WhatsApp, o Instagram e a Amazon produz diariamente enormes quantidades de dados. A interpreta o destes dados pode ajudar os propriet rios de empresas a compreender a perce o p blica dos seus produtos ou servi os e a tomar decis es informadas. Devido ao grande volume de texto, o Processamento de Linguagem Natural (PLN), um aspeto crucial da An lise de Sentimentos (AS), essencial para a interpreta o do conte do. Esta pesquisa se concentra no desenvolvimento de um modelo de Sumariza o de Resenhas de Consumidores (CRS) usando t cnicas de PLN e Mem ria de Longo Prazo (LSTM) para resumir dados e fornecer s empresas insights significativos sobre o comportamento e as prefer ncias do consumidor. A efic cia do modelo CRS baseia-se no modelo SA e consiste em duas fases: SADL e CRS. A fase SADL inclui o pr -processamento de revis es, a extra o de carater sticas e a classifica o de sentimentos, enquanto a fase CRS efectua o resumo autom tico com base nos resultados SADL.

Die rasche Zunahme der Generierung von Textinhalten aus Quellen wie WhatsApp, Instagram und Amazon erzeugt t glich riesige Datenmengen. Die Interpretation dieser Daten kann Unternehmern helfen, die ffentliche Wahrnehmung ihrer Produkte oder Dienstleistungen zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Aufgrund der gro en Textmengen ist die Verarbeitung nat rlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), ein wesentlicher Aspekt der Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis, SA), f r die Interpretation von Inhalten unerl sslich. Diese Forschungsarbeit konzentriert sich auf die Entwicklung eines Modells zur Zusammenfassung von Kundenrezensionen (Consumer Review Summarization, CRS), das NLP-Techniken und Long Short-Term Memory (LSTM) verwendet, um Daten zusammenzufassen und Unternehmen wichtige Einblicke in das Verhalten und die Pr ferenzen der Verbraucher zu geben. Die Wirksamkeit des CRS-Modells beruht auf dem SA-Modell und besteht aus zwei Phasen: SADL und CRS. Die SADL-Phase umfasst die Vorverarbeitung der Rezensionen, die Merkmalsextraktion und die Klassifizierung der Stimmung, w hrend die CRS-Phase eine automatische Zusammenfassung auf der Grundlage der SADL-Ergebnisse vornimmt.

L'augmentation rapide de la g n ration de contenu textuel partir de sources telles que WhatsApp, Instagram et Amazon produit quotidiennement des quantit s massives de donn es. L'interpr tation de ces donn es peut aider les chefs d'entreprise comprendre la perception qu'a le public de leurs produits ou services et prendre des d cisions clair es. En raison du volume important de texte, le traitement du langage naturel (NLP), un aspect crucial de l'analyse des sentiments (SA), est essentiel pour l'interpr tation du contenu. Cette recherche se concentre sur le d veloppement d'un mod le de r sum d'avis de consommateurs (CRS) utilisant des techniques NLP et la m moire long terme court terme (LSTM) pour r sumer les donn es et fournir aux entreprises des informations significatives sur le comportement et les pr f rences des consommateurs. L'efficacit du mod le CRS repose sur le mod le SA et se compose de deux phases: SADL et CRS. La phase SADL comprend le pr traitement des revues, l'extraction des caract ristiques et la classification des sentiments, tandis que la phase CRS effectue un r sum automatique bas sur les r sultats SADL.

Das Multi-Roboter-System erfordert eine angemessene Koordination zwischen mehreren Robotern, eine angemessene Verteilung der Teilaufgaben wie Aufgabenzuweisung, Wegplanung, Hindernisvermeidung und viele weitere Teilprobleme. All diese Teilprobleme m ssen f r die effektive Ausf hrung des Systems ber cksichtigt werden. Bei der Multi-Roboter-Jagd jagen die Roboter die Fl chtigen; die Roboter m ssen ihre Teammitglieder erkennen und ihre aktuellen Positionen und F higkeiten ber cksichtigen, um die station ren oder sich bewegenden Fl chtigen durch den kooperativen Wegplanungsansatz effektiv zu fangen. Diese Forschungsarbeit zielt darauf ab, eine L sung f r das Problem der Mehrroboterjagd in einer unbekannten Umgebung zu entwickeln. Die Roboter im Feld verf gen nicht ber Informationen ber das Gebiet, wie z. B. die Position der Hindernisse und Ausrei er. Die dynamische Umgebung wird in dieser Arbeit ber cksichtigt. Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine L sung zu finden, die weniger Rechenaufwand f r die Roboter verursacht und die Gesamtzahl der Jagdschritte reduziert. Der erste Beitrag der Forschungsarbeit stellt das Problem der Jagd in einer unbekannten Umgebung vor.

Le syst me multi-robots n cessite une bonne coordination entre plusieurs robots, une bonne r partition des t ches secondaires telles que l'attribution des t ches, la planification du chemin, l' vitement des obstacles et bien d'autres probl mes secondaires. Tous ces sous-probl mes doivent tre pris en consid ration pour une ex cution efficace du syst me. Dans la chasse multi-robots, les robots chassent les fuyards; les robots doivent reconna tre les membres de leur quipe et tenir compte de leurs positions et capacit s actuelles pour attraper les fuyards stationnaires ou en mouvement de mani re efficace gr ce l'approche de planification de trajectoire coop rative. Ce travail de recherche vise concevoir une solution au probl me de la chasse multi-robots dans un environnement inconnu. Les robots sur le terrain ne disposent pas d'informations sur la zone, notamment sur la position des obstacles et des fuyards. L'environnement dynamique est pris en compte dans ce travail. L'objectif de ce travail est de fournir une solution qui entra nera moins de frais de calcul pour les robots et r duira le nombre total d' tapes de la chasse. La contribution initiale du travail de recherche introduit le probl me de la chasse dans un environnement inconnu.

Il sistema multirobot richiede un'adeguata coordinazione tra pi robot, una corretta distribuzione dei compiti secondari come l'assegnazione dei compiti, la pianificazione del percorso, l'evitamento degli ostacoli e molti altri problemi secondari. Tutti questi sottoproblemi devono essere presi in considerazione per un'esecuzione efficace del sistema. Nella caccia multi robot, i robot danno la caccia agli evasori; i robot devono riconoscere i membri della loro squadra e considerare le loro posizioni e capacit attuali per catturare efficacemente gli evasori fermi o in movimento attraverso un approccio di pianificazione del percorso cooperante. Questo lavoro di ricerca mira a progettare una soluzione al problema della caccia multi robot in un ambiente sconosciuto. I robot sul campo non dispongono di informazioni sull'area, come la posizione degli ostacoli e degli evasori. In questo lavoro si considera l'ambiente dinamico. L'obiettivo di questo lavoro fornire una soluzione che comporti un minor carico di calcolo per i robot e riduca le fasi di caccia complessive. Il contributo iniziale del lavoro di ricerca introduce il problema della caccia in un ambiente sconosciuto.

O sistema multi-rob requer uma coordena o adequada entre v rios rob s, uma distribui o adequada das sub-tarefas, tais como a atribui o de tarefas, o planeamento do caminho, a preven o de obst culos e muitos outros sub-problemas. Todos estes subproblemas devem ser tidos em considera o para a execu o eficaz do sistema. Na ca a com v rios rob s, os rob s ca am os evasores; os rob s precisam de reconhecer os membros da sua equipa e considerar as suas posi es e capacidades actuais para capturar eficazmente os evasores estacion rios ou em movimento atrav s da abordagem de planeamento do caminho cooperativo. Este trabalho de investiga o tem por objetivo conceber uma solu o para o problema da ca a por v rios rob s num ambiente desconhecido. Os robots no terreno n o disp em de informa o sobre a rea, nomeadamente sobre a posi o dos obst culos e dos evasores. O ambiente din mico considerado neste trabalho. O objetivo deste trabalho apresentar uma solu o que implique menos despesas de computa o para os rob s e reduza o n mero total de etapas de ca a. A contribui o inicial do trabalho de investiga o introduz o problema da ca a num ambiente desconhecido.

The multi robot system requires a proper coordination among multiple robots, proper distribution of the sub - tasks such as task allocation, path planning, obstacle avoidance and many more other sub problems. All these sub problems must be taken into consideration for the effective execution of the system. In multi robot hunting, the robots hunt the evaders; the robots require recognizing their team members and considering their current positions and capabilities to catch the stationary or moving evaders effectively through the cooperating path planning approach. This research work is aimed to design a solution to problem of multi - robot hunting in an unknown environment. The robots in the field do not have information about the area like where the obstacles and evaders are positioned. The dynamic environment is considered in this work. The objective of this work is to provide solution which will incur less computation overhead to the robots and reduce the overall hunting steps. Initial contribution of research work introduces the problem of hunting in an unknown environment.

The rapid increase in textual content generation from sources like WhatsApp, Instagram, and Amazon produces massive amounts of data daily. Interpreting this data can help business owners understand the public perception of their products or services and make informed decisions. Due to the large volume of text, Natural Language Processing (NLP), a crucial aspect of Sentiment Analysis (SA), is essential for content interpretation. This research focuses on developing a Consumer Review Summarization (CRS) model using NLP techniques and Long Short-Term Memory (LSTM) to summarize data and provide businesses with significant insights into consumer behavior and preferences. The CRS model's effectiveness relies on the SA model and consists of two phases: SADL and CRS. The SADL phase includes review preprocessing, feature extraction, and sentiment classification, while the CRS phase performs automatic summarization based on the SADL outcomes.