Класифікація політичної забарвленості та аналіз тональності текстового ресурсу засобами NLP

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-22 Косівим Юрієм Андрійовичем. Тема “Класифікація політичної забарвленості та аналіз тональності текстового ресурсу засобами NLP”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 “Комп’ютерні науки”. Метою дипломної роботи є розв’язання задач класифікації політичної забарвленості та аналізу тональності текстового ресурсу. Об’єктом дослідження є класифікація політичної забарвленості та аналіз тональності тексту. В результаті виконання дипломної роботи було здійснено тестування та порівняння алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж та ансамблів моделей. Визначені найкращі способи розв’язання поставлених задач можуть бути використані на практиці для аналізу текстових ресурсів за характеристиками політичної течії та емоційної забарвленості, результати чого можуть допомогти ідентифікувати перебування в інформаційній бульбашці. Обсяг роботи 62 сторінки. The Internet, social networks and messengers have become an integral part of human life. There are thousands of news resources, thousands of pages in social networks that publish various news. It is physically impossible to monitor all the available sources, so a small part of the resources is selected, from which the world is known. When a person follows certain news resources, recommendation systems suggest similar ones. In this way, the number of sources that a person follows increases, and the risk of falling into a filter bubble also increases. A filter bubble is when a person consumes information one-sidedly, because the resources they follow are similar, and they share the same point of view, political trend or position. In this way, a person is isolated from other points of view, opinions, etc. It is worth noting the role of news resources in the modern world as a whole. Now is an interesting and at the same time difficult time, there are pandemics, wars, crises, Russia still exists, which has always been and always remains a threat to the civilized world. Accordingly, it is clear that it is not possible to search for all primary sources on your own due to the large number of events, so people begin to follow news resources in which the dedicated team searches, prepares and publishes the material. News resources shape people's worldview, but they can also manipulate their readers, covertly carry out campaigns to tune the audience against one or another political trend. Since the political leaning of the resource is difficult to determine independently sometimes, it is easy to fall into the filter bubble behind it, which, in this period of time, is especially dangerous for life, because it is the people from the bubbles who are easily manipulated and can be called to various actions and protests. So, there is a need for a tool that will allow a thorough analysis of all publications of the resource and draw a conclusion about its political leaning.