Дмитроца, Марія-СоломіяМарія-СоломіяДмитроцаДарчук, Наталія Петрівна2026-06-292026-06-292025-11-11Дмитроца М.-С. Автоматичний аналіз емоційного забарвлення українськомовних текстів соцмереж : кваліфікаційна робота бакалавра : 035.10 Прикладна лінгвістика / наук. кер. Н. Дарчук. Київ, 2025. 55 с.https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/25680Кваліфікаційна робота присвячена актуальній проблемі автоматичного аналізу емоційного забарвлення україномовних текстів, що генеруються користувачами соціальних мереж. Метою проєкту є створення системи автоматичного емоційного забарвлення українськомовного тексту соціальних мереж на основі лексичного підходу і розробка рекомендацій з покращення її роботи на підставі кількісного критерію - коефіцієнта Яніса. У роботі розглянуто теоретичні засади аналізу емоційного забарвлення тексту, а саме: що таке емоції, яка їхня ключова роль у нашому житті, як вони можуть впливати на інтерпретацію текстів і як емоційний контекст може змінювати сприйняття інформації та впливати на реакцію аудиторії. Приділено увагу і способам кодування емоцій в різних мовах, що зумовлює складність їх порівняльного аналізу й інтерпретації. Досліджується вплив тематики, жанру та контексту на точність емоційного аналізу. Також у роботі досліджено актуальність створення саме українськомовних рішень у сфері аналізу емоцій з огляду на обмежену кількість відповідних досліджень української мови. Обґрунтовано теоретичні засади класифікації емоцій як основу автоматичного аналізу емоцій у текстах. Головну увагу приділено огляду різних методів автоматичного аналізу емоцій, а саме методу на основі правил, методу на основі ключових слів і технологіям машинного навчання. Описуються результати роботи системи автоматичного аналізу емотивності українськомовного тексту, починаючи з етапу формування корпусу текстів популярних соціальних мереж і завершуючи коефіцієнтом Яніса як одного з індикаторів емоційності тексту. У висновках наводяться результати аналізу недоліків й обмежень, з якими стикається програма, а також шляхи оптимізації та покращення точності аналізу українськомовного тексту. Запропоноване рішення може стати основою для подальших досліджень у сфері аналізу настроїв, інформаційної безпеки та медіаграмотності, а також сприяти створенню україномовних продуктів у галузі обробки природної мови.This bachelor's thesis addresses the pressing issue of automatically analyzing the sentiment of Ukrainian-language texts generated by users of social media platforms. The project aims to develop a system for automatic emotional analysis of Ukrainian social media texts based on a lexical approach, and to formulate recommendations for improving its performance using a quantitative indicator — the Janis coefficient. The thesis explores the theoretical foundations of sentiment analysis, including the nature of emotions, their key role in human life, their impact on text interpretation, and how emotional context can influence the perception of information and audience response. Attention is also paid to the ways emotions are encoded in different languages, which creates challenges for comparative analysis and interpretation. The influence of topic, genre, and context on the accuracy of emotion detection is examined. The work also investigates the importance of developing Ukrainian-language solutions in the field of sentiment analysis, considering the limited availability of linguistic resources for the Ukrainian language. The theoretical basis for emotion classification is substantiated as a foundation for automatic sentiment analysis in texts. The main focus is on reviewing various sentiment analysis methods, including rule-based methods, keyword-based methods, and machine learning technologies. The thesis describes the results of the system’s performance, from the stage of compiling a text corpus from popular social networks to the application of the Yanis coefficient as one of the indicators of emotional content. The conclusions present an analysis of the limitations and challenges faced by the system, along with possible ways to optimize and improve the accuracy of the emotional analysis of Ukrainian-language texts. The proposed solution may serve as a foundation for further research in the field of sentiment analysis, information security, and media literacy, and contribute to the development of Ukrainian-language tools for natural language processing.ukемоціїемоційний аналіземоційний тонсоціальні мережіавтоматична класифікаціякоефіцієнт Янісакласифікація емоційUkrainian languageemotionsemotional analysisemotional tonesocial networksautomatic classificationJanis coefficientemotion classificationБакалаврська робота