ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ТОНАЛЬНОСТІ ТЕКСТОВИХ ДАНИХ

Актуальність теми дослідження визначається лавиноподібним зростанням обсягів неструктурованих текстових даних в Інтернеті та потребою в ефективних методах аналізу тональності. Мета роботи – систематично вивчити сучасний стан методології аналізу тональності, порівняти провідні підходи і окреслити подальші перспективи. У статті детально проаналізовано популярні бібліотеки Python для обробки природної мови – NLTK, spaCy, TextBlob, Gensim. Порівняння проведено за критеріями обчислювальної ефективності, зручності використання, гнучкості екстракції ознак та можливостей кастомізації. Методологічне ядро дослідження становить експериментальне порівняння NLTK і TextBlob для класифікації тональності україномовних текстів. Оцінки можуть варіюватися в залежності від конкретного сценарію використання та налаштувань. NLTK, де він може бути більш точним, коли його правильно налаштовано, але вимагає більше зусиль у налаштуванні. TextBlob, навпаки, є більш простим для використання, але може бути менш точним для спеціалізованих завдань. Результати засвідчили переваги TextBlob у швидкодії та NLTK у точності. Аналіз тональності має величезний потенціал для вдосконалення аналітичних можливостей в багатьох сферах – від оптимізації бізнес-процесів до протидії поширенню фейкових новин. Подальші дослідження повинні фокусуватися на розробці спеціалізованих рішень під конкретні прикладні задачі.Визначено перспективи вдосконалення етичних принципів аналізу тексту, урахування лінгвістичного та культурного контексту, а також інтеграції функціоналу аналізу тональності в системи підтримки прийняття рішень.