Програмне забезпечення класифікації Telegram-коментарів для аналізу настроїв та визначення суспільної думки

Abstract

Актуальність роботи в тому, що месенджер Telegram набирає все більше популярності у світі та стає все більш привабливим для компаній, які розглядають месенджер як засіб для просування реклами своїх товарів та як маркетплейс. Стейкхолдерам важливо отримувати зворотній відгук від потенційної аудиторії. Велику частину зворотнього відгуку можна отримати за допомогою аналізу коментарів. Завдяки програмному забезпеченню класифікації коментарів, адміністратори та власники телеграм каналу зможуть автоматизовано отримувати статистику настроїв коментаторів. Об’єктом дослідження є процес класифікації коментарів, отриманих з різних публічних каналів мессенджеру Telegram. Предметом дослідження є алгоритми text mining. Метою дослідження є розширення функціоналу Telegram для стейкхолдерів, які зацікавлені у використанні статистики, отриманої шляхом аналізу суспільної думки. Завданням кваліфікаційної роботи є створення програмного забезпечення для класифікації текстових даних за настроєм з найточнішим алгоритмом серед наявних. У першому розділі проведено аналіз предметної сфери маркетингу за допомогою соціальних мереж, та сформовано специфікацію вимог до програмного забезпечення. У другому розділі розглянуто моделі та підходи для обробки природньої мови та методи побудування класифікаторів. У третьому розділі було обрано технології, мови та компоненти програмного забезпечення, а також розроблено архітектуру. У четвертому розділі виконано програмну реалізацію класифікатору Telegram-коментарів. Результатом є сервіс, який містить в собі елементи з різними алгоритмами класифікації, методом тестування обрано один як найточніший. Його можна використовувати як допоміжний сервіс так і незалежно від іншого коду. Містить 80 сторінок, 19 рисунків, 3 таблиці та 25 джерел посилань. The relevance of the work is that the Telegram messenger is gaining more and more popularity in the world and is becoming more and more attractive for companies that consider the messenger as a means of promoting their products and as a marketplace. It is important for stakeholders to receive feedback from potential audiences. Much of the feedback can be obtained by analyzing comments. Thanks to the comment classification software, the administrators and owners of the Telegram channel will be able to automatically obtain statistics of the commenters' sentiments. The object of the research is the process of classifying comments received from various public channels of the Telegram messenger. The subject of research is text mining algorithms. The purpose of the research is to expand the functionality of Telegram for stakeholders who are interested in using statistics obtained by analyzing public opinion. The task of the qualification work is to create software for classifying text data by mood with the most accurate algorithm among the available ones. In the first section, an analysis of the subject area of marketing with the help of social networks was carried out, and a specification of requirements for the software was formed. The second chapter deals with models and approaches for natural language processing and methods of building classifiers. In the third chapter, technologies, languages and software components were chosen, and the architecture was developed. In the fourth section, the software implementation of the Telegram comment classifier is performed. The result is a service that contains elements with different classification algorithms, one of which was chosen as the most accurate by testing. It can be used as an auxiliary service and independently of other code. Contains 80 pages, 19 figures, 3 tables and 25 reference sources.