Елементи нейромережної технології аналізу ставлення користувачів Twitter до брендів

Жуланова, О., & Ващіліна, О. (2023). Елементи нейромережної технології аналізу ставлення користувачів Twitter до брендів. Сучасні інформаційні технології, (1), 13-22. https://doi.org/10.17721/AIT.2023.1.02

В с т у п . Висвітлено проблему ефективної організації збору й аналізу інформації про ставлення користувачів мережі "Твітер" до брендів у формі програмного застосунку. Розглянуто проблеми дослідження сучасних засобів збору й аналізу інформації; визначення функціоналу, який має реалізовувати застосунок; аналізу архітектурних рішень і вибору програмних засобів, необхідних для його реалізації.
М е т о д и . У процесі досліджень застосовано теорію маркетингу у сфері збору інформації про висновки споживачів, досліджено методи аналізу інформації з метою класифікації настрою споживачів, емпіричний аналіз і синтез архітектур, що застосовувався у створенні й порівнянні моделей нейронних мереж для класифікації тексту, розроблення та побудови власної моделі для класифікації.
Р е з у л ь т а т и . У межах задачі програмної реалізації аналізу тексту твітів досліджено архітектуру згорткових і рекурентних нейронних мереж, здійснено порівняння різних значень гіперпараметрів нейронних мереж, зокрема і функцій активації, функцій втрат, кількості епох навчання, кількості шарів мережі, виконано порівняння різних Pythonбібліотек для оброблення природної мови в контексті оцінювання твітів.
В и с н о в к и . Практичне значення дослідження полягає у створенні програмного засобу для ефективного аналізу ставлення користувачів мережі "Твітер" до брендів, який може слугувати для підвищення ефективності маркетингової діяльності брендів.