Інтелектуальний аналіз текстових даних з соціальних мереж для виявлення та прогнозування трендів у громадській думці на основі машинного навчання

Abstract

Актуальність теми роботи зумовлена стрімким зростанням обсягів інформації у соціальних мережах, які стають важливим джерелом вивчення суспільних настроїв. Об’єктом дослідження є текстові дані, опубліковані у соціальних мережах. Предметом дослідження є процеси інтелектуального аналізу текстових даних, спрямовані на виявлення та прогнозування трендів громадської думки. Мета роботи полягає у розробці підходів і моделей машинного навчання для аналізу текстових даних соціальних мереж та виявлення трендів громадської думки. Основні результати роботи включають в себе розробку методології попередньої обробки текстових даних (токенізація, очищення, стемінг), аналіз настроїв текстів із використанням інструментів бібліотеки NLTK, порівняння моделей класифікації текстів за точністю, створення візуалізацій для виявлення залежностей у даних і можуть бути використані для моніторингу громадської думки, прогнозування соціальних трендів та розробки рекомендаційних систем.