Аналіз тональності тексту та обробка природної мови за допомогою штучного інтелекту для розуміння суспільних настроїв щодо повномасштабного вторгнення Російської Федерації в Україну

Гашева А. М. Аналіз тональності тексту та обробка природної мови за допомогою штучного інтелекту для розуміння суспільних настроїв щодо повномасштабного вторгнення Російської Федерації в Україну : кваліфікаційна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Гашева Аліна Михайлівна. – Київ, 2023. – 56 с.

Метою роботи є тренування 10 моделей для подальшого використання в цілях аналізу тональності тексту, що найкраще підходять для аналізу тексту, отриманого із соціальних мереж.
У роботі було виконане теоретичне дослідження існуючих та вибір двох основних методів на основі машинного навчання для проведення дослідження.
Було проведене навчання моделей та було застосовано найкраще натреновану модель для аналізу суспільних настроїв щодо повномасштабного вторгнення за допомогою методів та бібліотек мови програмування Python.
Досліджено 2 різних алгоритми аналізу тональності тексту: наївний баєс та алгоритм на основі опорних векторів. Було розроблено та натреновано 10 моделей, по одній на кожну релевантну модифікацію алгоритмів, на даних із соціальної мережі Twitter та платформи Youtube.
Було показано, що алгоритм на основі опорних векторів повертав кращі результати, ніж наївний баєс.