РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ТОНАЛЬНОСТИ И ТЕМАТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА

Abstract

В работе рассматриваются методы разработки интеллектуальных алгоритмов для автоматической классификации текстовых сообщений по эмоциональной окраске и тематическим категориям с применением технологий обработки естественного языка. Исследуются современные подходы машинного и глубокого обучения, включая векторные представления текста и трансформерные архитектуры. Предлагается алгоритмическая модель, обеспечивающая повышение точности анализа тональности и семантической структуры сообщений. Практическая значимость исследования заключается в возможности применения разработанных решений в системах мониторинга социальных сетей, анализа отзывов и автоматизированной обработки клиентских обращений.