АНАЛІЗ НАСТРОЇВ КОРИСТУВАЧІВ TWITTER НА ОСНОВІ ТЕКСТОВИХ ДАНИХ З ВИКОРИСТАННЯМ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2025.01.094Ключові слова:
настрої користувачів, згорткова мережа, неструктуровані дані.Анотація
Розглянуто застосування згорткових нейронних мереж (CNN) для аналізу настроїв користувачів на основі текстових даних соціальної мережі Twitter. Актуальність роботи зумовлена зростаючим обсягом неструктурованих текстових даних у соціальних мережах та необхідністю їх ефективної обробки для розуміння громадської думки. Запропонована модель CNN включає представлення текстових даних у векторному просторі, згорткові та пулінгові шари для вилучення релевантних ознак, а також повністю зв'язані шари для класифікації настроїв на позитивні та негативні. Для запобігання перенавчанню застосовано шари випадкового виключення нейронів (Dropout). Експериментальна оцінка моделі проводилася на спеціально підготовленому наборі даних із Twitter. Результати тестування демонструють перспективність використання CNN для автоматизованого аналізу настроїв користувачів соціальних мереж.
Посилання
Salloum, S.A., et al. Using text mining techniques for extracting information from research articles, in Intelligent natural language processing: Trends and Applications. – 2018, Springer. Р. 373-397
Coronavirus tweets NLP [Електронний ресурс]: https://www.kaggle.com/datasets/datatattle/covid-19-nlp-text-classification.
Saxena P., Sharma S. Systematic Literature Review for Sentiment Analysis Using Big Data social media Streams. In Proceedings of the 2022 5th International Conference on Contemporary Computing and Informatics (IC3I), Uttar Pradesh, India, 14–16 December 2022.
Tiwari, D., Nagpal, B., Bhati, B.S. et al. A systematic review of social network sentiment analysis with comparative study of ensemble-based techniques. Artif Intell Rev 56. – 2023, Р. 13407–13461.
