Аналіз тональності коментарів на платформі Youtube з використанням трансформерів

Abstract

Мета роботи – підвищення точності автоматичного визначення тональності багатомовних коментарів YouTube шляхом застосування методу тонкого налаштування (fine-tuning) попередньо навчених трансформерних моделей та реалізація веб-застосунку для демонстрації результатів. Методи дослідження – системний аналіз предметної області, методи машинного навчання (логістична регресія, LSTM, трансформери), метод тонкого налаштування моделі XLM-R, експериментальне оцінювання з використанням метрик якості класифікації (F1-міра, точність, повнота), а також методи веб-програмування для реалізації клієнт-серверної архітектури. Сфера застосування – автоматизований моніторинг громадської думки, оцінка реакції аудиторії на відеоконтент, аналітика в медіасфері, системи підтримки прийняття рішень на основі емоційного зворотного зв'язку.