Веб-застосунок для аналізу тональності тексту

Abstract

Стаття присвячена актуальній для сучасного мовознавства темі – обробці текстової інформації. У наш час, коли інформаційні технології розвиваються з неймовірною швидкістю, а міждисциплінарність стає основою наукових досягнень, обробка великих обсягів текстових даних набуває особливої значущості. Лінгвістичні наукові розвідки, в яких залучається статистична обробка, потребують застосування новітніх методів та інструментів. Інтеграція сучасних комп’ютерних технологій у лінгвістику не лише покращує якість наукових досліджень, але й робить їх результативнішими та адаптованими до потреб сучасного суспільства. Завдяки цьому розвивається прикладне мовознавство, яке активно впливає на розвиток технологій, освіти та інших сфер. Наше дослідження спрямоване на розробку веб-застосунку для автоматичного аналізу тональності тексту, який дозволяє визначати емоційне забарвлення тексту (позитивне, негативне або нейтральне). Реалізований веб-застосунок базується на клієнт-серверній архітектурі, яка забезпечує ефективну взаємодію між фронтендом і бекендом. На клієнтському рівні створено простий та зручний інтерфейс для введення тексту та відображення результатів аналізу користувачеві. Серверний рівень відповідає за попередню обробку тексту, визначення тональності та повернення результатів через API. Для аналізу тональності тексту застосовувався підхід на основі правил із використанням інструмента VADER, який визначає тональність тексту. Для попередньої обробки текстової інформації використовувалася бібліотека NLTK, яка виконує необхідні операції для нормалізації тексту, які є важливими кроками для забезпечення високої точності подальшого аналізу. У статті детально розглянуто всі етапи розробки веб-застосунку: від визначення функціонального призначення до тестування. Результати дослідження показують, що розроблене програмне забезпечення для автоматичного аналізу тональності тексту має значний потенціал для застосування в різних сферах, від лінгвістичних досліджень до аналізу медіа-контенту.

The paper is devoted to the relevant topic to modern linguistics – text information processing. Nowadays, when information technologies are developing at an incredible speed and interdisciplinarity becomes the foundation of scientific achievements, processing large volumes of textual data has gained special significance. Linguistic research, which involves statistical processing, requires the application of the latest methods and tools. The integration of modern computer technologies into linguistics not only improves the quality of scientific research but also makes them more effective and adaptable to the needs of modern society. Thanks to this, applied linguistics is developing, which has a significant impact on the development of technology, education and other fields. Our study is aimed at developing the web application for automatic sentiment analysis, which allows determining the emotional tone of the text (positive, negative or neutral). The implemented web application is based on a client-server architecture, which ensures efficient interaction between the frontend and the backend. On the client side, a simple and convenient interface has been created for text input and displaying the analysis results to the user. The server side is responsible for preprocessing the text, determining the sentiment and returning the results via an API. A rule-based approach was used for sentiment analysis, utilizing the VADER tool, which determines the tonality of the text. For preprocessing the textual data, the NLTK library was employed, which performs the necessary operations for text normalization, which are important steps for ensuring high accuracy of subsequent analysis. The article provides a detailed overview of all stages of the web application development, from defining the functional purpose to testing. The research results show that the developed software for automatic sentiment analysis has significant potential for application in various fields, from linguistic studies to media content analysis.