Обробка природної мови для аналізу тональності

Abstract

У роботі розроблено систему для автоматичного визначення тональності текстів. Була реалізована модель на основі нейронної мережі, яка використовує рекурентні шари LSTM для врахування контексту слів, а також алгоритм LIME для пояснення результатів класифікації, що дозволяє визначати ключові слова, що впливають на прийняття рішень. Тестування показало, що модель досягає точності 91% на тренувальній вибірці та 88% на валідаційній після трьох епох навчання, що підтверджує її високу ефективність. Було виявлено деякі труднощі, зокрема недостатня вага деяких слів у навчальному наборі, однак ці проблеми були вирішені шляхом додавання нових даних і вдосконалення алгоритму обробки текстів. В результаті точність фінальної моделі склала 85%, що робить її придатною для практичних застосувань, таких як аналіз відгуків, моніторинг соціальних мереж чи автоматизація аналітики текстових даних.