Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика Аннотация к статье << Назад Обзор обработки естественного языка для анализа тональности: систематический подход к анализу тональности в текстовых данных А.У. МЕНЦИЕВ, А.Л. ТКАЧЕНКО, Р.С. ЗАРИПОВА Исследование посвящено анализу настроений в текстовых данных с использованием методов обработки естественного языка. Анализ настроений является важным инструментом для понимания и интерпретации эмоционального содержания, выраженного в тексте. В рамках данного исследования было проведено исследование настроений на основе отзывов клиентов и оценок продукта на платформе Ozon. В работе был представлен подход, основанный на модели VADER NLTK, которая предоставляет простой и эффективный способ анализа настроений. Также, в исследовании была рассмотрена современная модель ROBERTA от Hugging Face, основанная на архитектуре преобразователей, которая позволяет получить более точные результаты анализа настроений. Результаты исследования подтверждают, что оба подхода обладают высокой эффективностью в анализе настроений в отзывах клиентов на платформе Ozon. Они могут быть использованы для автоматической классификации и анализа настроений, что является ценным инструментом для компаний в понимании мнений и предпочтений своих клиентов. Ключевые слова: обработка естественного языка, анализ настроений, текстовые данные, машинное обучение, глубокое обучение. DOI: 10.25791/pribor.10.2023.1445 Стр. 08-13.