Кваліфікаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел (18 найменувань) та додатків.
У роботі досліджено проблему автоматизованого аналізу текстових відгуків споживачів для оцінки якості послуг та проведено порівняльний аналіз методів класифікації тексту. Реалізовано та навчено три моделі класифікації: логістична регресія з TF-IDF векторизацією, fastText та DistilBERT з процедурою fine-tuning. Порівняльний аналіз на тестовій вибірці продемонстрував перевагу трансформерного підходу: DistilBERT досяг показника Macro-F1 = 0,8265, що на 27,6 % перевищує результат логістичної регресії. Розроблено програмну систему автоматизованого аналізу відгуків з модульною архітектурою, REST API на базі FastAPI та демонстраційним веб-інтерфейсом на платформі Gradio.
