CC BY
0УДК 004
Усен Е.Б.
магистрант 2 курса информационных технологий Астанинский информационно технологический университет
(г. Астана, Казахстан)
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СЕМАНТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПУБЛИКАЦИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Аннотация: в данной статье рассматривается применение нейросетевых моделей для семантического анализа публикаций в социальных сетях. Описаны основные задачи анализа текста, такие как определение тональности, извлечение ключевых тем, анализ эмоций и классификация контента. Рассмотрены различные архитектуры нейросетей, включая рекуррентные сети (RNN), сверточные сети (CNN) и трансформеры (BERT, GPT). Приведены примеры практического использования, такие как анализ общественного мнения, выявление фейковых новостей и автоматическая модерация контента. Обсуждаются преимущества, ограничения и перспективные направления исследований в области обработки естественного языка (NLP).
Ключевые слова: семантический анализ, нейросетевые модели, обработка естественного языка, социальные сети, анализ тональности, трансформеры, модерация контента, анализ общественного мнения.
Современные социальные сети ежедневно генерируют огромные объемы текстовой информации, содержащей мнения, эмоции и факты. Автоматический анализ этих данных позволяет выявлять общественные тенденции, прогнозировать поведение пользователей и реагировать на кризисные ситуации. Одним из наиболее эффективных инструментов для обработки естественного языка являются нейросетевые модели, способные анализировать смысловую нагрузку текстов и классифицировать их по различным критериям.
Семантический анализ и его задачи.
Семантический анализ текста представляет собой процесс извлечения значений слов, фраз и предложений в контексте. В рамках анализа публикаций в социальных сетях он решает следующие задачи:
• Определение тональности текста (позитивная, негативная, нейтральная).
• Извлечение ключевых тем и сущностей.
• Анализ эмоций и субъективности.
• Классификация по тематическим категориям.
• Выявление намерений пользователей.
Эти задачи могут решаться как с помощью традиционных методов обработки естественного языка (NLP), так и с применением глубоких нейросетевых архитектур.
Классификация нейросетевых моделей для семантического анализа.
Существуют различные типы нейросетевых моделей, применяемых для анализа текстов. Рассмотрим наиболее распространенные из них.
1. Рекуррентные нейронные сети (RNN).
Рекуррентные нейронные сети, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), широко применяются для обработки последовательностей слов. Они учитывают порядок слов и позволяют моделировать контекст в длинных текстах. Однако их вычислительная сложность и проблема градиентного затухания ограничивают их применение в задачах анализа больших текстовых массивов.
2. Свёрточные нейронные сети (CNN).
Хотя сверточные нейронные сети изначально использовались для обработки изображений, их адаптация для работы с текстами оказалась успешной. Они эффективны при классификации текстов, поскольку могут выявлять локальные закономерности и особенности, такие как специфические фразы и словосочетания.
3. Трансформеры.
Наиболее продвинутым подходом в анализе текста стали модели на основе трансформеров, такие как BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT (Generative Pre-trained Transformer) и T5 (Text-to-Text Transfer Transformer). Эти модели учитывают контекст в обоих направлениях, обучаются на больших объемах данных и демонстрируют высокую точность в задачах семантического анализа.
Применение нейросетевых моделей в социальных сетях.
Современные компании и исследовательские организации активно применяют нейросетевые модели для анализа социальных сетей. Рассмотрим несколько ключевых направлений.
1. Анализ общественного мнения.
Компании используют модели NLP для определения общественного отношения к брендам, продуктам и событиям. Например, анализируя публикации в Twitter*(*запрещено в РФ), можно выявить, как пользователи относятся к новым продуктам или политическим инициативам.
2. Выявление фейковых новостей.
Нейросетевые модели помогают определять недостоверные публикации, анализируя их стилистику, источники и сравнивая с достоверными источниками. Модели BERT и RoBERTa успешно справляются с задачей выявления манипулятивного контента.
3. Автоматическая модерация контента.
Социальные платформы применяют глубокие нейросети для фильтрации контента, запрещенного политикой платформ (например, оскорбления, спам, дезинформация). Используются предобученные модели, которые могут быстро выявлять нежелательный контент.
4. Персонализированные рекомендации.
Алгоритмы на основе нейросетей анализируют предпочтения пользователей и предлагают релевантный контент. Например, в TikTok и
1пв1а§гаш*(*запреш,ено в РФ) используются сложные модели, предсказывающие, какие публикации будут наиболее интересны конкретному пользователю.
5. Анализ эмоционального состояния пользователей.
Применение NLP позволяет выявлять эмоциональное состояние пользователей, что полезно для мониторинга психологического здоровья и предотвращения негативных социальных явлений, таких как депрессия и суицидальные настроения.
Преимущества и ограничения нейросетевых моделей.
Хотя нейросетевые модели демонстрируют высокую эффективность в анализе текстов, у них есть как преимущества, так и ограничения.
Преимущества:
• Высокая точность в обработке сложных текстов.
• Учет контекста и многозначности слов.
• Автоматическое извлечение полезной информации.
• Способность обрабатывать большие объемы данных в реальном времени.
Ограничения:
• Высокая вычислительная сложность.
• Требование большого количества обучающих данных.
• Возможность возникновения предвзятости в моделях.
• Ограниченная интерпретируемость решений модели.
Будущие направления исследований.
Для повышения эффективности анализа публикаций в социальных сетях ведутся активные исследования в следующих направлениях:
• Улучшение интерпретируемости нейросетевых моделей, чтобы понимать, почему они принимают те или иные решения.
• Разработка более легковесных моделей, которые могут работать на мобильных устройствах.
• Использование мультимодальных подходов, объединяющих текст, изображения и видео для более глубокого анализа.
• Применение самонастраивающихся моделей, способных адаптироваться к изменяющемуся языковому контексту.
Применение нейросетевых моделей для семантического анализа публикаций в социальных сетях открывает широкие возможности для бизнеса, медиа и общественных организаций. Современные технологии NLP позволяют анализировать текстовые данные с высокой точностью, выявлять общественные тренды и автоматизировать обработку информации. Несмотря на существующие ограничения, дальнейшие исследования и разработки в области нейросетевых моделей приведут к еще более точному и эффективному анализу текстов в цифровом пространстве.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Васвани, А. и др. Attention Is All You Need // Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2017;
2. Гудфеллоу, И., Бенгио, Й., Курвиль, А. Глубокое обучение. - М.: Издательство "ДМК Пресс", 2018;
3. Девлин, Дж. и др. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding // arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018;
4. Хохрейтер, С., Шмидхубер, Ю. Long Short-Term Memory // Neural Computation, 1997
Usen Y.B.
Astana IT University (Astana, Kazakhstan)
APPLICATION OF NEURAL NETWORK MODELS FOR SEMANTIC ANALYSIS OF PUBLICATIONS IN SOCIAL NETWORKS
Abstract: this article considers the application of neural network models for semantic analysis of publications in social networks. The main tasks of text analysis, such as sentiment detection, topic extraction, emotion analysis and content classification, are described. Various neural network architectures are considered, including recurrent networks (RNN), convolutional networks (CNN) and transformers (BERT, GPT). Examples of practical use are given, such as public opinion analysis, fake news detection and automatic content moderation. The advantages, limitations and promising areas of research in the field of natural language processing (NLP) are discussed.
Keywords: semantic analysis, neural network models, natural language processing, social networks, sentiment analysis, transformers, content moderation, public opinion analysis.
