ВКР: Методы и алгоритмы машинного обучения для анализа тональности высказываний в сети Интернет

Объектом исследования являются тексты на русском языке, взятые из сети Интернет.
Цель работы - программная реализация рекуррентной нейронной сети с добавлением LSTM-блоков и сверточной нейронной сети для анализа тональности текста, написание приложения, проводящего бинарную классификацию данных из Twitter на основе введенного пользователем хештега.
В процессе выполнения работы проводилось:
изучение предметной области анализа тональности высказываний;
проведение детального анализа существующих алгоритмов решения задачи;
программная реализация и обучение нейронных сетей;
проведение численных экспериментов, сравнение результатов;
программная реализация приложения, проводящего бинарную классификацию данных из Twitter.
В результате было разработано программное обеспечение, проводящее классификацию русскоязычных сообщений из Twitter на положительный и отрицательный классы по введенному пользователю хештегу.
Классификация проводится с помощью рекуррентной нейронной сети, достигшей меры F1, равной 79%.