Методи обробки природної мови для аналізу емоцій у тексті

Abstract

Коментарі користувачів є джерелом унікальної та цінної інформації, яка може бути використана для різноманітних цілей: від аналізу громадської думки до прогнозування ринкових трендів. Вони відображають реальні емоції та думки людей, що робить їх надзвичайно важливими для дослідників, маркетологів та аналітиків. Аналіз цих даних може надати глибоке розуміння настроїв аудиторії, виявити приховані тенденції та передбачити реакції на певні події чи продукти. З огляду на це, актуальним стає питання автоматизації аналізу таких даних із використанням сучасних методів обробки природної мови (NLP), оскільки обробка великих масивів тексту вручну є надзвичайно трудомісткою, затратною за часом і часто неефективною. Актуальність теми полягає у стрімкому розвитку цифрових технологій та постійному збільшенні обсягу текстової інформації, яка щодня генерується мільйонами користувачів на різних онлайн-платформах. Сучасний світ переживає інформаційний бум, і соціальні медіа стали невід'ємною частиною повсякденного життя багатьох людей. Платформи такі, як YouTube, Facebook, Twitter та Instagram, стали головними каналами комунікації, де користувачі не лише споживають контент, але й активно взаємодіють з ним через коментарі, лайки та інші форми зворотного зв'язку. Особливо це стосується YouTube, де користувачі залишають мільйони коментарів щоденно, обговорюючи відео, ділячись своїми думками, емоціями та реакціями. На сучасному етапі розвитку технологій глибинного навчання та обробки природної мови виникла можливість створення систем, які можуть не лише аналізувати текстові дані, але й витягувати з них смислові та емоційні контексти з високим рівнем точності. Зокрема, моделі на базі трансформерів, такі як BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), революціонізували підхід до обробки тексту. Вони дозволяють враховувати контекст слова у тексті як зліва, так і справа, що є критично важливим для точного аналізу значення та емоційного забарвлення слів та фраз. Вибір теми даної роботи обумовлений не лише технічною значущістю проблеми, але й її актуальністю у сучасному інформаційному суспільстві, де швидкий та точний аналіз даних стає ключовим фактором успіху. Підвищення обізнаності про емоційний стан аудиторії дозволяє покращити якість комунікації між брендами, компаніями та їх клієнтами. Це сприяє більш точному налаштуванню маркетингових стратегій, персоналізації контенту та підвищенню рівня задоволеності клієнтів. Крім того, аналіз емоцій може бути корисним у соціальних дослідженнях, політичному прогнозуванні та навіть у сфері психології для вивчення колективної свідомості.