АНАЛИЗ СЕНТИМЕНТА В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ

Аннотация

В данной фундаментальной научно-технической и междисциплинарной статье проводится глубокий, всесторонний и многоаспектный анализ современных методологий, алгоритмов и практических подходов к анализу сентимента (тональности текстов) в социальных сетях и сетевых медиаплатформах. Исследование охватывает широкий спектр фундаментальных теоретических и прикладных вопросов, связанных с обработкой естественного языка (NLP), разработкой специализированных словарей эмоционально окрашенной лексики, декомпозицией контекстуальных векторных представлений (Word Embeddings) и применением архитектур глубокого обучения (Recurrent Neural Networks, Transformer, BERT) для выявления тонких оттенков эмоционального настроя пользователей. Особое научно-практическое внимание уделено выявлению специфики текстовых данных социальных сетей: высокому уровню шума, использованию сленга, эмодзи, ненормативной лексики, иронии, сарказма и неполных грамматических конструкций. В работе подробно рассматриваются и верифицируются современные алгоритмы нормализации текстов, методы аспектно- ориентированного анализа сентимента (ABSA), а также подходы к мультимодальному анализу тональности, объединяющие текстовую, графическую и аудиальную информацию. На основе масштабной систематизации эмпирических данных и результатов практического тестирования разработан и научно обоснован комплексный сквозной конвейер обработки и классификации сетевых сообщений в реальном времени.