Хатмуллін, Кирило Анварович2026-06-152026-06-152025Хатмуллін К. А. Аналіз лексичної тональності тексту онлайн-ресурса : кваліфікаційна бакалаврська робота ... 122 Комп’ютерні науки. Київ, 2025. 115 с.https://dspace.e-u.edu.ua/handle/123456789/1950The thesis is devoted to the analysis of the lexical tone of texts posted on online resources. In the modern information space, a large amount of text data is created daily in social networks, news portals, blogs, forums and other web platforms. The importance of automatically determining the emotional coloring of these texts is growing in the context of information monitoring, marketing research, public opinion analysis and improving the quality of human-computer interaction. The aim of the work is to develop and apply methods for analyzing the lexical tone of texts using modern natural language processing (NLP) tools. The object of the study is text content obtained from open online resources, and the subject is lexical features that affect the determination of the emotional tone of messages. The work considers existing approaches to analyzing the tone of texts, including dictionary methods and machine learning methods. Text preprocessing was carried out, including cleaning, tokenization, lemmatization and normalization. Further analysis was carried out using dictionaries of emotional vocabulary, as well as classification algorithms that allow distinguishing between positive, negative and neutral tone. The result of the research is the construction of a software module for automatic determination of the tone of text messages, which can be used in media monitoring systems, social networks, customer support services and other areas where understanding the mood of users is important. The work contains a theoretical analysis of the problem, a description of the technological process, the results of experimental analysis and practical recommendations for using the developed tool.Дипломна робота присвячена аналізу лексичної тональності текстів, розміщених на онлайн-ресурсах. У сучасному інформаційному просторі велика кількість текстових даних створюється щодня в соціальних мережах, новинних порталах, блогах, форумах та інших веб-платформах. Важливість автоматичного визначення емоційного забарвлення цих текстів зростає в контексті інформаційного моніторингу, маркетингових досліджень, аналізу громадської думки та підвищення якості взаємодії між людиною і комп’ютером. Метою роботи є розробка та застосування методів аналізу лексичної тональності текстів з використанням сучасних інструментів обробки природної мови (NLP). Об’єктом дослідження є текстовий контент, отриманий з відкритих онлайн-ресурсів, а предметом — лексичні особливості, що впливають на визначення емоційної тональності повідомлень. У роботі розглядаються існуючі підходи до аналізу тональності текстів, серед яких словникові методи та методи машинного навчання. Було проведено попередню обробку текстів, включаючи очищення, токенізацію, лематизацію та нормалізацію. Подальший аналіз здійснювався з використанням словників емоційної лексики, а також алгоритмів класифікації, що дозволяють розрізняти позитивну, негативну та нейтральну тональність. Результатом дослідження є побудова програмного модуля для автоматичного визначення тональності текстових повідомлень, що може бути використаний у системах моніторингу ЗМІ, соціальних мереж, у службах підтримки клієнтів та інших сферах, де важливе розуміння настрою користувачів. Робота містить теоретичний аналіз проблематики, опис технологічного процесу, результати експериментального аналізу та практичні рекомендації щодо використання розробленого інструментарію.аналізу лексичної тональності текстівавтоматичного визначення емоційного забарвленнямаркетингових дослідженьрозробка та застосування методівметоди машинного навчанняThesis