Детальная информация

Данная работа посвящена разработке приложения для анализа эмоционального тона текстовых комментариев. В исследовании используются современные методы обработки естественного языка (NLP) и глубокие нейронные сети (DNN) для автоматизации анализа пользовательских отзывов на платформе YouTube. В ходе проекта решались следующие задачи: Подготовка данных. Проектирование нейросетевой модели. Обучение модели. Интеграция с пользовательским интерфейсом: Статистика и визуализация. В результате работы было создано веб-приложение, которое автоматически анализирует эмоциональный тон комментариев, предоставляя быстрые и точные выводы. Данный проект призван помочь пользователям более глубоко понимать эмоциональные реакции на контент платформы YouTube.

This work is dedicated to the development of an application for analyzing the emotional tone of text comments. The study employs modern natural language processing (NLP) methods and deep neural networks (DNN) to automate the analysis of user feedback on the YouTube platform. During the project, the following tasks were addressed: Data preparation. Neural network model design. Model training. Integration with the user interface. Statistics and visualization. As a result of the work, a web application was created that automatically analyzes the emotional tone of comments, providing fast and accurate conclusions. This project is intended to help users better understand the emotional reactions to content on the YouTube platform.