Целью выпускной квалификационной работы является разработка методов анализа тональности текста на основе глубоких нейронных сетей (сверточной и рекуррентной), а также сравнение их эффективности с классическими классификаторами. Многочисленные подходы к этой проблеме основаны на различных функциональных представлениях, таких как деревья решений, нейронные сети, графы решений и правила.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
- изучение предметной области анализа тональности высказываний;
- проведение детального анализа существующих алгоритмов решения задачи;
- программная реализация рекуррентной нейронной сети с добавлением LSTM-блоков и сверточной нейронной сети;
- проведение численных экспериментов, сравнение результатов;
- написание приложения, проводящего бинарную классификацию данных из Twitter на основе введенного пользователем хештега.