Тональний аналіз українськомовних текстів - Онищенко, Марія Михайлівна (Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2025)
Кваліфікаційна робота присвячена актуальному завданню сучасної прикладної лінгвістики — аналізу тональності українськомовних текстів. Актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням обсягів текстових даних у цифровому просторі, зокрема відгуків, дописів у соціальних мережах і коментарів, що потребують автоматизованої обробки для виявлення емоційного ставлення автора. Об’єктом дослідження виступає тональність українськомовного тексту, а предметом — словниковий підхід і методи машинного навчання для її визначення. Метою роботи є дослідження можливостей словникового методу в поєднанні з сучасними нейромережевими моделями, аналіз релевантних лінгвістичних правил та створення українськомовного тонального датасету. У ході дослідження було розглянуто теоретичні засади сентимент-аналізу, специфіку синтаксичної структури української мови, особливості роботи з запереченнями та інтенсифікаторами. Методологічну основу склали аналіз лексикографічного ресурсу О. Толочко, розробка візуального тонального парсера, вебскрапінг та фільтрація відгуків, а також навчання моделі з використанням фреймворку TensorFlow. Результатом дослідження є створення гібридної системи аналізу тональності, яка поєднує словникову основу та нейромережевий підхід, а також розробка візуалізації тональних дерев. Новизна роботи полягає у синтаксично орієнтованому підході до визначення полярності, де вагомість лексем визначається залежно від їхнього синтаксичного зв’язку з присудком, а також у створенні українськомовного тонального датасету відгуків. Практична цінність проєкту полягає в можливості використання результатів як у сфері автоматизації бізнес-аналітики, так і в подальших наукових розробках з обробки природної мови.

This thesis is devoted to a topical issue in contemporary applied linguistics: the analysis of the sentiment of Ukrainian-language texts. The relevance of this research is driven by the rapid growth of text data in the digital space, particularly reviews, social media posts, and comments, which require automated processing to identify the author's emotional attitude. The object of the study is the tonality of Ukrainian-language text, and the subject is the lexical approach and machine learning methods for determining it. The aim of the work is to study the possibilities of the lexical method in combination with modern neural network models, analyze relevant linguistic rules, and create a Ukrainian-language tonal dataset. The study examined the theoretical foundations of sentiment analysis, the specifics of the syntactic structure of the Ukrainian language, and the peculiarities of working with negations and intensifiers. The methodological basis consisted of analyzing O. Tolochko's lexicographic resource, developing a visual tonal parser, web scraping and filtering reviews, and training the model using the TensorFlow framework. The result of the research is the creation of a hybrid sentiment analysis system that combines a dictionary-based and neural network approach, as well as the development of tonal tree visualization. The novelty of the work lies in a syntactically oriented approach to determining polarity, where the weight of lexemes is determined depending on their syntactic connection with the predicate, as well as in the creation of a Ukrainian-language tonal dataset of reviews. The practical value of the project lies in the possibility of using the results both in the field of business analytics automation and in further scientific developments in natural language processing.
Keywords: українська мова; тональність; аналіз тональності; словниковий підхід; машинне навчання; синтаксичний аналіз; тональні дерева; нейромережа; TensorFlow; Ukrainian language; tonality; sentiment analysis; lexical approach; machine learning; syntactic analysis; sentiment trees; neural network