Details

Данная работа посвящена разработке модели нейронной сети для анализа настроений отзывов  Цель работы: разработать и реализовать модель анализа отзывов в социальных сетях. Задачи, которые решались в ходе проделанной работы:  Исследовать предметную область и существующие решения Сформулировать требования к разрабатываемой нейросетевой модели Разработать нейросетевые модели, способные определять тональность отзывов, оставленных в соцсетях с оценкой от 1 (Крайне негативный отзыв) до 5 (крайне положительный отзыв Проанализировать полученные результаты каждой модели В результате проделанной работы была разработана и обучена нейросетевая модель, способная автоматически анализировать эмоциональный тон отзывов, предоставляя оценки настроения пользователей Для достижения данных результатов в работе были использованы информационные технологии, в том числе программное обеспечение, облачные сервисы и прочие:  Язык программирования Python Библиотеки PyTorch, NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib Библиотеки для предобработки текста NLTK и spaCy Сервисы Google Colab и Google Drive Открытый датасет Russian Hotel Reviews Dataset.

This work is dedicated to the development of a neural network model for sentiment analysis of user reviews. The goal of the research: To develop and implement a model for analyzing reviews on social media platforms. Tasks addressed during the course of the work: Explore the subject area and existing solutions. Formulate requirements for the neural network model to be developed. Develop neural network models capable of determining the sentiment of social media reviews rated from 1 (extremely negative) to 5 (extremely positive). Analyze the results obtained from each model. As a result of the work carried out, a neural network model was developed and trained, capable of automatically analyzing the emotional tone of reviews and providing sentiment assessments of user feedback. To achieve these results, various information technologies were used, including software tools, cloud services, and other resources: Programming language: Python Libraries: PyTorch, NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib Text preprocessing libraries: NLTK and spaCy Cloud services: Google Colab and Google Drive Open dataset: Russian Hotel Reviews Dataset.