Інформаційна технологія оцінки релевантності реклами в контексті новинного повідомлення

Abstract

У результаті створеної роботи спочатку було проаналізовано стан Digital реклами в Україні і зроблено висновок необхідності створення технології фільтрації новин із негативним контекстом, бо в іншому випадку контекст впливає на сприйняття користувачем рекламованого бренду. Було вирішено використовувати мову програмування Python та додаткові бібліотеки для вирішення поставлених завдань. В результаті досліджень було створено модуль для завантаження та розбору сторінок новин. Далі відбувався етап консолідації корпуса текстів для створення датасету на базі вибраних ресурсів новин. Після цього був розроблений модуль очищення та лематизації текстів. Наступним етапом було створення та збереження моделей машинного навчання, які дають можливість визначити негативність теми додатку та емоційну тональність. Для демонстрації роботи додатку було створено веб додаток на основі мікрофреймворку Flask. На заключному етапі було проаналізовано створений додаток і сформовано ряд пропозицій щодо розвитку. Вони стосувалися не лише представлення даних та навчання моделей, а також і обслуговування користувачів веб додатком.