Використання технологій штучного інтелекту для побудови системи аналізу тональності тексту

Abstract

У статті проаналізовано тенденції розвитку цифрових техно- логій, які спричинили глибоку трансформацію інформаційного простору, результатом якої стало формування сприятливого середовища для стрімкого зростання обсягів цифрового контенту. Зазначено, що багатовимірність цифрового контенту сприяє можливості для застосування аналітичних інстру-ментів, зокрема методів інтелектуального аналізу даних, технологій обробки природної мови та систем штучного інтелекту, що дозволяють виявляти приховані смислові зв’язки, структурувати великі інформаційні масиви та формувати нові підходи до дослідження вербальної комунікації у цифровому середовищі та побудувати системи аналізу тональності тексту. З’ясовано, що системи аналізу тональності забезпечують автоматизоване виявлення емоцій-ного забарвлення тексту та ідентифікацію суб’єктивних оцінок щодо об’єкта висловлювання. Використання таких систем дозволить не лише ефективно систематизувати великі масиви даних, але й отримувати глибші аналітичні висновки про настрої, сприйняття та поведінкові тенденції користувачів. Окреслено, що особливої актуальності сьогодні набуває застосування технологій штучного інтелекту для побудови систем аналізу тональності, що дозволить підвищити точність та ефективність обробки текстових даних, інтегрувати контекстуальні та семантичні аспекти інформації та розширити можливості аналітичної роботи у цифровому середовищі. Обґрунтовано, що за умови правильного добору інструментів та дотри- мання сучасних методологічних стандартів можливе впровадження високо- ефективних систем аналізу тональності, які дозволять автоматизовано класифі- кувати тексти за емоційним забарвленням, проводити аналіз настроїв, який спрямований на виявлення прихованих закономірностей, емоційних патернів і тенденцій у неструктурованих масивах інформації.

The article analyzes the trends in the development of digital technologies, which have caused a profound transformation of the information space, resulting in the formation of a favorable environment for the rapid growth of digital content. It is noted that the multidimensionality of digital content contributes to the possibility of using analytical tools, in particular, methods of intelligent data analysis, natural language processing technologies and artificial intelligence systems, which allow to identify hidden semantic connections, structure large information arrays and form new approaches to the study of verbal communication in the digital environment and build systems for analyzing the tone of the text. It is found that tone analysis systems provide automated detection of the emotional coloring of the text and identification of subjective assessments of the object of the statement. The use of such systems will allow not only to effectively systematize large data arrays, but also to obtain deeper analytical conclusions about the moods, perceptions and behavioral tendencies of users. It is outlined that the use of artificial intelligence technologies for building sentiment analysis systems is becoming particularly relevant today, which will allow increasing the accuracy and efficiency of text data processing, integrating contextual and semantic aspects of information, and expanding the possibilities of analytical work in the digital environment. It is substantiated that, provided that the right selection of tools and adherence to modern methodological standards are met, it is possible to implement highly effective sentiment analysis systems that will allow automatically classifying texts by emotional coloring, conducting sentiment analysis aimed at identifying hidden patterns, emotional patterns, and trends in unstructured information arrays.