Автоматизована система аналізу емоцій у текстах

Abstract

Стрімкий розвиток цифрових комунікацій та інформаційних технологій спричинив суттєве збільшення обсягів текстових даних, що генеруються користувачами у соціальних мережах, месенджерах, електронних інформаційних системах та інших онлайн-платформах. У цих текстах відображаються погляди, настрої, емоції та соціальна активність людей, що робить їх цінним джерелом інформації для аналітичних досліджень. У зв’язку з цим зростає потреба у створенні інтелектуальних програмних систем, здатних автоматично аналізувати емоційний стан автора повідомлення, визначати загальний тон тексту, а також виявляти приховані закономірності, які не завжди можливо встановити вручну. Саме тому завдання автоматизованого аналізу емоцій у текстах є актуальним напрямом сучасної комп’ютерної лінгвістики та прикладного машинного навчання. Емоційний аналіз тексту (emotion analysis) належить до підгалузі обробки природної мови (Natural Language Processing — NLP) та є розширенням задачі визначення тональності (sentiment analysis). Якщо тональність дає змогу встановити лише загальну оцінку (позитивну, негативну чи нейтральну), то емоційний аналіз дозволяє глибше дослідити спектр психологічних станів автора, наприклад: радість, гнів, страх, здивування, любов або смуток. Такий підхід забезпечує набагато детальніше розуміння текстів та дозволяє формувати висновки, які можуть бути корисними у сфері маркетингу, освіти, психології, безпеки, HR-аналізу, а також у системах підтримки прийняття рішень. У науковому аспекті дослідження емоційного забарвлення текстів відкриває можливості для моделювання поведінки користувачів, виявлення трендів та прогнозування реакцій аудиторії. Сучасні методи аналізу емоцій поєднують класичні статистичні алгоритми машинного навчання (наприклад, Logistic Regression, SVM, Random Forest) та моделі глибокого навчання, зокрема багатомовні трансформерні архітектури, такі як BERT або RoBERTa. Крім цього, вагому роль відіграє попереднє опрацювання тексту, включаючи токенізацію, нормалізацію, видалення шумових символів та побудову числового векторного представлення. Результати таких моделей зазвичай подаються у вигляді ймовірнісного розподілу за класами емоцій, що дозволяє інтерпретувати поведінку системи та робити висновки щодо ключових характеристик тексту. У даній магістерській роботі розглядається процес розробки автоматизованої системи аналізу емоцій у текстах, побудованої на основі технологій Python та сучасних бібліотек NLP. Особливістю створюваної системи є поєднання машинного навчання та веб-інтерфейсу, що забезпечує доступність та зручність використання. Реалізовано повноцінне програмне забезпечення, яке включає серверну частину на базі Django, REST-API з авторизацією через API-ключі, модуль машинного аналізу емоційного забарвлення тексту, а також інтерактивний веб-інтерфейс із візуалізацією результатів у вигляді графіків та діаграм. Актуальність розробки зумовлена тим, що автоматизований аналіз емоцій може використовуватися у багатьох сферах. У сфері освіти такі системи допомагають аналізувати психологічний стан студентів на основі їхніх відповідей або зворотного зв’язку. У медичній та психологічній практиці вони можуть слугувати додатковим інструментом для виявлення ознак емоційного вигорання, тривоги чи депресивних станів. У маркетингових дослідженнях аналіз емоцій допомагає зрозуміти реакцію користувачів на продукт, сервіс або рекламну кампанію. Системи підтримки прийняття рішень можуть використовувати емоційний аналіз для оцінки ризиків або прогнозування репутаційних наслідків. У наукових дослідженнях такі системи забезпечують обробку великих корпусів текстів, що відкриває можливості для статистичного та когнітивного аналізу. У процесі роботи над магістерським проєктом розв’язуються такі основні завдання: виконання аналізу предметної області та дослідження сучасних підходів до емоційного аналізу текстів; розробка архітектури системи, що забезпечує можливість розширення функціональності; побудова та навчання моделі машинного навчання для класифікації емоцій; створення серверної частини та REST-API для взаємодії із системою; проєктування та реалізація веб-інтерфейсу з підтримкою візуалізації результатів; а також проведення тестування та аналізу ефективності створеної системи. Практична цінність роботи полягає у створенні функціонального програмного забезпечення, яке може бути використане як готовий інструмент для емоційного аналізу текстів або адаптоване для вирішення інших прикладних задач у сфері NLP. Крім цього, результати можуть бути корисними для подальших досліджень, пов’язаних із порівнянням точності різних моделей, побудовою гібридних алгоритмів або розробкою рекомендаційних систем на основі емоційного профілю користувача. Таким чином, магістерська робота спрямована на дослідження, проєктування та реалізацію автоматизованої системи аналізу емоцій у текстах, що поєднує теоретичні основи NLP із сучасними інженерними рішеннями. Створена система демонструє можливість автоматичної інтерпретації емоційного стану автора тексту, що робить її перспективною для практичного використання та подальшого розвитку